авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 ||

«Министерство образования и науки, молодежи и спорта Украины Севастопольский национальный технический университет, Украина Институт проблем информатики Российской академии наук, ...»

-- [ Страница 6 ] --

восстановительные реакции (ОВР) – химические реакции, в которых происходит измене ние степеней окисления атомов, входящих в состав реагирующих веществ. В другой группе реакций от одной реагирующей частицы к другой переходит ион водорода (Н+), то есть про тон. Такие реакции называют кислотно-основными реакциями или реакциями с передачей протона. Кислотно-основные реакции (КОР) – химические реакции, сопровождающиеся передачей протона.

ПО ТЕПЛОВОМУ ЭФФЕКТУ В ходе химических реакций происходит разрыв одних связей и образование других Если сумма энергий разрушенных связей суммы энергий вновь образованных — избыток энергии выделяется в виде теплоты, света, работы расширяющихся газов.

4AI + 302 - 2А12ОЗ + Q – теплота выделяется, реакция экзотермическая N2 + 02=2NO – Q – теплота поглощается, реакция эндотермическая Термохимические уравнения – с указанием теплового ффекта 2Н2 + 02 = 2Н20(Ж) + 572 кДж В структуре молекул реагентов Н2;

02 содержится 0;

0 бит информации;

в структуре продукта Н20;

содержится 1 бит информации.

Следовательно, в ходе реакции обмена 2Н2 + 02 = 2Н20(Ж) + 572 кДж в структуре двух молекул реагентов было 0 бит информации, а в структуре молекулы продукта сформирова лось 2 бита информации. При этом поглотилось 572 кДж теплоты.

Все реакции сопровождаются тепловыми эффектами. При разрыве химических связей в реагентах выделяется энергия, которая, в основном, идет на образование новых химиче ских связей. В некоторых реакциях энергии этих процессов близки, и в таком случае общий тепловой эффект реакции приближается к нулю.

При химических реакциях сохраняется объем информации в атомах реагентов и про дуктов (до и после реакции), но в общем случае изменяется объем информации в структурах молекул и в молекулах в целом.

Химические процессы, протекающие в веществе, отличаются и от физических про цессов, и от ядерных превращений. В физических процессах каждое из участвующих ве ществ сохраняет неизменным свой состав (хотя вещества могут образовывать смеси), но мо гут изменять внешнюю форму или агрегатное состояние.

В химических процессах (химических реакциях) получаются новые вещества с отличными от реагентов свойствами, но никогда не образуются атомы новых элементов. В атомах же участвующих в реакции элементов обязательно происходят видоизменения электронной оболочки.

В ядерных реакциях происходят изменения в атомных ядрах всех участвующих эле ментов, что приводит к образованию атомов новых элементов.

«ХиHмия – одна из важнейших и обширных областей естествознания, наука о вещест вах, их свойствах, строении и превращениях, происходящих в результате химических реак ций, а также фундаментальных законах, которым эти превращения подчиняются.

Учитывая изложенное в настоящей статье, следует дополнить общепринятое определение химии:

ХИМИЯ ЭТО НАУКА, ИЗУЧАЮЩАЯ СОДЕРЖАНИЕ И ИЗМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ В СТРУКТУРЕ МОЛЕКУЛ.

Точно также следует дополнить определение ядерной физики: ядерная физика это наука, изучающая содержание и изменение информации в фундаментальных и элементарных частицах, атомах.

Заключение На основании вышеизложенного можно сделать следующие основные выводы.

1. Наряду с общепринятыми физическими и химическими характеристиками моле кулы описываются информационными характеристиками, в частности, объемом информации в структуре молекул и молекулах.

2. Предложенная методика позволяет просто оценивать объем информации в струк туре молекул на основании общепринятых структурных формул.

3. При реализации реакций соединения из двух или нескольких менее сложных по элементному составу веществ получается более сложное вещество, которое содержит в структуре молекул продуктов больше информации, чем содержат в структуре молекул реа гентов.

4. При реализации реакций разложения получаются продукты, которые содержат в структуре молекул меньше информации, чем содержится в структуре молекулы-реагента.

5. При реализации реакций замещения получаются продукты, которые содержат в структуре молекул продуктов столько же информации, сколько содержится в структуре мо лекул-реагентов.

6. Следует дополнить общепринятое определение химии: химия это наука, изучаю щая содержание и изменение информации в структуре молекул.

7. Точно также следует дополнить определение ядерной физики: ядерная физика это наука, изучающая содержание и изменение информации в фундаментальных и элементарных частицах, атомах, … 8. Использование предложенного информационного подхода к исследованию и син тезу молекул, в том числе, органических молекул, даст возможность уменьшить трудоем кость, время, стоимость исследований и создания новых материалов и лекарств, повысить их качество.

Библиографический список использованных источников 1. ХиHмия. Материал из Википедии – свободной энциклопедии http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A5%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D1%8F.

2. Zeilinger A. A Foundational Principle for Quantum Mechanics"/ A. Zeilinger // Founda tions of Physics. – 1999. – 29 (4). – P. 631-643.

3. Гуревич И.М. Оценка объема неопределенности (информации) в элементарных частицах, атомах и молекулах / И.М. Гуревич // Вестн. СевНТУ. Сер. Физика и математика:

сб.научн.тр. – Севастополь, 2009. – Вып. 99. – Стр.121-129.

4. 4.Гуревич И.М. Информационные характеристики физических систем / И.М. Гу ревич. – М.: «11-й ФОРМАТ», М. «Кипарис». Севастополь. – 2009. – 170 с.

5. Гуревич И.М. Информационные характеристики физических систем./ И.М.Гуревич.– «Кипарис». Севастополь. – 2010. – 260 с.

6. Гуревич И.М. Оценка объема информации в структурах молекул и молекулах/ И.М. Гуревич // Материалы междунар. научно-технич. конф. «Актуальные вопросы биологи ческой физики и химии БФФХ-2011». Севастополь, 2011. – С. 185-187.

7. Rashevsky N. «Same Theorems in Topology and a Possible Biological Implication». / N. Rashevsky //Bulletin of mathematical biophysics. – 1956. – Volume 17, – pp. 111-126.

8. Trucco E. «On the information content of graphs: compound symbols;

different states for each point» / E. Trucco // Bulletin of mathematical biophysics. – 1956. – Vol. 16. – P. 237-258.

9. Гуревич И.М. Информация – всеобщее свойство материи. Характеристики. Оцен ки. Ограничения. Следствия / И.М. Гуревич, А.Д. Урсул. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ». – 2012. – 312 с.

10. Гуревич И.М., Евстигнеев М.П., Пучков М.А. Автоматизация оценки объёма ин формации в структурах молекул и молекулах / И.М. Гуревич, М.П. Евстигнеев, М.А. Пучков.

// Материалы междунар. научно-технич. конф. «Актуальные вопросы биологической физики и химии БФФХ-2012». Севастополь, 2012. – С. 93-95.

11. Гуревич И.М. Оценка объёма информации в соединениях цепей ДНК / И.М. Гуре вич // Материалы междунар. научно-технич. конф. «Актуальные вопросы биологической фи зики и химии БФФХ-2012». Севастополь, 2011. – С. 90-92.

УДК 681.3: 004- А.Н. Абраменков, ст. инж.-программист, Н.В. Петухова, ст.научн. сотрудник, М.П. Фархадов, канд. техн. наук, ст. научн. сотрудник Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, г.Москва, Россия aabramenkov@asmon.ru, nvpet@ipu.ru, mais@ipu.ru РЕЧЕВОЙ ИНТЕРФЕЙС ДЛЯ ДОСТУПА К ОБЪЕКТАМ ЭЛЕКТРОННОЙ КАРТЫ ГОРОДА Целью работы является обеспечение оператору возможности указывать на электрон ной карте (ЭК) города нужный объект путем произнесения названия объекта в микрофон в ходе короткого интерактивного человеко-машинного диалога с системой управления речью.

Структурная схема системы управления речью Система управления речью включает в себя:

- базовое программное обеспечение распознавания речи;

- речевые блоки для распознавания улиц и других объектов ЭК города;

- фонетические словари для улиц и объектов карты;

- аудио файлы для озвучивания названий улиц и объектов, реплик, подсказок и сооб щений системы;

- прикладное программное обеспечение для управления диалогом;

- программное обеспечение для преобразование текста в речь (при необходимости);

- интерфейсы с устройством ввода речи (микрофон) и с программным обеспечением заказчика;

- программное обеспечение протоколирования диалогов.

На рис. 1 представлена архитектура системы речевого доступа к объектам ЭК.

Рисунок 1 – Архитектура системы речевого доступа к объектам электронной карты.

Данная архитектурная модель была использована для создания речевого интерфейса к ЭК Москвы, где применяется русскоязычный распознаватель.

Обращение к объектам ЭК оператор осуществляет голосом через микрофон или гар нитуру с помощью проводной или беспроводной связи. В ходе короткого диалога формиру ется в текстовой форме адрес нужного объекта. Поддерживается возможность уточнения де талей местонахождения искомого объекта. Результат диалога транслируется в модуль дина мического управления объектом карты.

Основные функции системы управления речью Система управления речью устойчиво работает в режиме 24x7x365 и выполняет сле дующие основные функции:

- взаимодействие с оператором в соответствии с согласованным сценарием;

- преобразование произносимых оператором названий объектов из согласованного множества в текстовую форму;

- озвучивание распознанного названия объекта;

- вывод реплик и подсказок в соответствии с согласованным сценарием;

- протоколирование диалогов.

Система речевого доступа на азербайджанском языке к объектам электронной карты Далее рассматривается реализация системы доступа к объектам ЭК с использованием компьютерного распознавания слов и фраз азербайджанского языка. Для создания речевого интерфейса на азербайджанском языке использован базовый языковый пакет другого языка, фонетически близкого к азербайджанскому. Разработан сценарий диалога, составлен словарь фонетических транскрипций, создана грамматика, выполнена интеграция с системой управ ления ЭК города для комплексной системы безопасности.

Разработка базовой системы распознавания для любого языка является весьма трудо емким и дорогостоящим делом. Создание распознавателя на базе скрытых марковских моде лей схематично состоит из следующих этапов [1-6]:

• Изучение особенностей языка, классификация фонем, выбор единиц распознава ния речи, выбор типа модели для базовых единиц речи.

• Создание фонетического словаря, который должен включать такие слова и их со четания, чтобы наиболее полно отражать фонемы и их сочетания, присутствующие в языке.

• Создание на базе фонетического словаря речевой базы данных (речевого корпуса) для обучения и тестирования. Слова и словосочетания из фонетического словаря многократ но произносятся разными дикторами в разных условиях и с использованием различных мик рофонов и телефонных аппаратов. Записи размечаются, атрибутируются, снабжаются фоне тической транскрипцией. Часть записей речевого корпуса (обычно большая) используется для обучения моделей, другая часть – для тестирования.

• Производится спектральный анализ и параметризация речевых сигналов из обу чающего множества записей речевой базы с целью получения эталонных векторов признаков и обучения акустических моделей, описывающих элементы речи.

• Составляются СММ для всех элементов речи и всех слов из словаря. Выбираются начальные параметры СММ. Производится обучение моделей, для чего последовательно вы полняется переоценка параметров СММ, и модели с новыми параметрами тестируются на тестовой выборке до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат.

Высокая трудоемкость работ по созданию распознавателей приводит к тому, что к на стоящему времени созданы распознаватели только для наиболее распространенных в мире языков и диалектов. Распознавателей для азербайджанского языка нет в их числе. В связи с этим при разработке проекта речевого доступа к объектам карты была использована идея ис пользования для распознавания азербайджанской речи фонетических и лингвистических мо дели для распознавания другого, близкого по звучанию, языка.

Описание разработки Для создания речевого доступа к ЭК города Баку был выбран базовый пакет для распо знавания турецкого языка. Выбор диктовался тем, что оба языка, турецкий и азербайджан ский, принадлежат к тюркской группе, имеют много общего в произношении большинства звуков и слов, их алфавиты отличаются лишь одной буквой.

Были произведены эксперименты с использованием турецкого языкового пакета рас познавателя речи Nuance Recognizer 9 [7]. Для этой цели были выбраны названия 100 объек тов, содержащихся на ЭК Баку, и составлена соответствующая грамматика. В турецком язы ке отсутствует буква азербайджанского алфавита, поэтому при написании грамматик она была заменена на букву e. Затем был программно сгенерирован словарь автотранскрипций по внутренним правилам фонетического транскрибирования для турецкого языка. Анализ словаря автотранскрипций показал, что большинство слов получило фонетическое описание, адекватно отражающее их звучание на азербайджанском языке. Однако для 16 слов из транскрипции пришлось изменить. Например, турецкое слово heyder произносится на турец ком языке как hEdEr, т.е. буква y опускается при произношении, но то же слово heyder на азербайджанском языке звучит как hEjdEr, т.е. буква y должна быть отражена в фонетиче ской транскрипции.

В табл. 1 приведен список слов, для которых были сделаны исправления в фонетиче ских транскрипциях, и указаны сами эти исправления.

Таблица 1 – Список исправленных транскрипций для азербайджанских названий улиц Баку Транскрибирование Слово в сло- Исправленная Автотранскрипция Буква варе транскрипция ошибочное правильное heyder hEdEr hEjdEr y j azadlq azadlIk azadl1g I mustafa mUsdafa mUstafa t d t babek babEk ba:bEk a a a:

tbilisi tbIlIsI tIbIli:sI i I i:

neftiler nEftdZIlEr nEftSIlEr dZ S ba Ba bag g geray gEra gEraj y j vurun vUrUn vUrgUn g samEt semed sEmEd d d t sEmEt reid rESId rESIt d d t behbudov bEhbUdQv pEhbUtQv d d t seferli sEfErlI safErlI e E a eliaa ElIaa ElIjaga g a a a:

dairesi darEsI da:jrEsI i j ukrayna Ukrajna Ukra:jna a a a:

После внесения изменений в фонетические транскрипции доля правильно распознан ных слов составила 0,94. Этот результат подтвердил возможность и целесообразность при менения турецкого языкового пакета для распознавания азербайджанской речи.

На рис. 2 представлена блок-схема алгоритма работы системы. Разработка была при менена в системе управления безопасностью города Баку.

Заключение. Речевой интерфейс к электронной карте города облегчает оператору ра боту и повышает эффективность оперативного наблюдения за ситуациями с целью обеспече ния безопасности города и быстрого реагирования на чрезвычайные ситуации. Создание ре чевого интерфейса к системе безопасности обеспечивает дополнительный канал доступа к объектам карты и способствует повышению улучшению условий труда диспетчеров.

Ожидание нажатия клавиши «Назовите объект»

Запись данных через микрофон Распознание названия объекта Достоверность распознания меньше порога больше порога результат не «Гипотеза. Да или нет?» распознан Запись данных через микрофон Распознание да/нет Достоверность распознания больше порога меньше порога или результат Да?

не распознан нет да Вывод результата Переспрошено требуемое количество раз?

нет да «Не понимаю.

Воспользуйтесь другим «Повторите название»

средством ввода»

Неудачное распознание Рисунок 2 – Блок-схема работы системы речевого доступа к объектам электронной карты.

Библиографический список использованных источников 1. Baum L.E. A maximization technique occurring in the statistical analysis of probabilistic functions of Markov chains / L.E. Baum, T. Petrie, G. Soules and N. Weiss // Ann. Math. Stat. – 1970. – 41(1). – P. 164-171.

2. Jelinek F. Design of a linguistic statistical decoder for the recognition of continuous speech / F. Jelinek, L.R. Bahl and R.L. Mercer // IEEE Trans. Information Theory, – 1975. – IT-21.

– P. 250-256.

3. L.R. Rabiner. A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition / L.R. Rabiner // Proc. IEEE. – February 1989. – 77 (2). P. – 257-286.

4. Rabiner L.R. Fundamentals of speech recognition, / L.R. Rabiner, B.H. Juang // A Pear son Education Company Upper Saddle River, NJ. L. by AT&T. – 1993 – 507 p.

5. Q. Hong. A training method for hidden Markov model with maximum model distance and algorithm / Q. Hong, S. Kwong // in Proc. of the Neural Networks and Signal, Proseccing. – April 2004. – Vol. 1. – P.465-468.

6. M. Gales and S. Yuang. The Application of Hidden Markov Models in Speech Recogni tion. / M. Gales and S. Yuang // Foundation and Trends in Signal Perosessing. – 2007. – Vol. 1, № 3 – P. 195-304.

7. Dragon speech recognition software. http://www.nuance.com/dragon/index.htm. 2012.

Наукове видання "Сучасні проблеми прикладної математики інформатики і автоматизації" Матеріали міжнародного науково-технічного семінару (Севастополь, 23-26 вересня 2012 p.) Відповідальний за видання А.П. Фалалеєв, проректор з наукової роботи, доц., канд. техн. наук Технічний редактор Л.А. Кареліна Нормо контролер І.О. Черевкова Комп’ютерне складання та верстання І.М. Гуревіч Формат 89124/16 Ум. друк. арк. 33, Тираж 150 пр. Зам. № Видавець, виготовлювач – Севастопольський національний технічний університет (СевНТУ) Адреса: вул.. університетська, 33, м. Севастополь, Україна, Свідоцтво суб’єкта видавничої справи, серія ДК №1272 від 17.03.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 ||
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.