ГОЛОСОВИЙ ПОМІЧНИК ДЛЯ ПОШУКУ ТОВАРІВ У МАГАЗИНІ ОДЯГУ
DOI:
https://doi.org/10.31891/csit-2023-2-7Ключові слова:
машинне навчання, нейронні мережі, розпізнавання голосу, розпізнавання української мови, голосовий помічник, пошук товарівАнотація
У даній статті досліджено застосування машинного навчання в обробці аудіо файлів, використання нейронних мереж для розпізнавання голосових команд, створенню голосового помічника для пошуку товарів в магазині одягу, створенню набору даних для тренуванння нейронної мережі..
Метою роботи є розробка голосового помічника для пошуку товарів у магазині одягу.
У результаті було створено набір даних, що містить 30 категорій та 3095 аудіозаписів, натреновано модель нейронної мережі з використанням зібраних даних та досягнуто точності 96.02%; WER: 0.0398; CER: 0.0087. Було інтегровано модель разом із системою пошуку в API голосового помічника, який дозволяє зробити запис з мікрофону, конвертувати аудіо в текст, розбити текст на ключові слова та провести пошук по базі даних з використанням отриманих ключових слів. Система розпізнавання мови показала стабільну та високу точність під час запису з мікрофону. Це забезпечує користувачам надійність та точність результатів розпізнавання навіть при використанні простих мікрофонів. Пошук дозволяє знаходити результати за ключовими словами та назвою речей, є функціонал рекомендації схожих речей, у випадку, якщо нічого не було знайдено за запитом користувача. Гнучкість системи дозволяє розуміти мовні контексти та не залежить від порядку слів у фразі, оскільки пошук відбувається по ключовим словам окремо. В роботі було проаналізовано літературу та проведено порівняння існуючих підходів розпізнавання голосових команд. Описано методи обробки аудіо сигналів. Було розглянуто проблему пошуку товарів у магазині одягу та досліджено сучасний стан ринку та попит на технологію.
Практична цінність полягає у тому, що розроблений голосовий помічник є спеціалізований та оптимізований для пошуку товарів у магазині одягу, дозволяє вирішувати задачі пошуку товару за заданими критеріями, спрощує завдання пошуку для різних груп людей.