Аңдатпа
С развитием интерфейсных технологий в смарт-устройствах голосовые помощники быстро завоевали популярность. Эти помощники предназначены для использования голосовых команд, чтобы обеспечить более удобное взаимодействие с людьми. В связи с этим предлагается один из методов реализации голосового помощника на основе нейронных сетей. Исследованы методы реализации основных этапов создания голосового помощника. В статье представлены результаты тестирования модели на основе сверточной нейронной сети. В качестве речевых команд были выбраны следующие слова: yes, no, up, down, right, left, go, stop. Эта модель классифицирует 8 речевых команд с точностью 86,63%. Модель нейронной сети лучше всего классифицировала команды: yes, up, down, right, left, stop. Для команды go точность 66,67%, а no - 76,4%, это связано со схожим звучанием слов down, go, no. Ключевые слова: голосовой помощник, распознавания речи, преобразования звукового сигнала, распознавания команд, сверточная нейронная сеть. Смарт құрылғылардағы интерфейстік технологиялардың дамуымен дауыстық көмекшілер тез танымал болды. Бұл көмекшілер адамдармен ыңғайлы әрекеттесу үшін дауыстық пәрмендерді пайдалануға арналған. Осыған байланысты нейрондық желілерге негізделген дауыстық көмекшіні енгізу әдістерінің бірі ұсынылды. Дауыстық көмекші құрудың негізгі кезеңдерін жүзеге асыру әдістері зерттелді. Мақалада үйірткілі нейрондық желіге негізделген модельді тестілеу нәтижелері берілген. Сөйлеу пәрмені ретінде мына сөздер таңдалды: yes, no, up, down, right, left, go, stop. Бұл модель 86,63% дәлдікпен 8 сөйлеу пәрменін жіктейді. Нейрондық желі моделі ең жақсы жіктелген командалар: yes, up, down, right, left, stop. Go командасының дәлдігі 66,67%, ал no - 76,4%, бұл down, go, no сөздерінің ұқсас дыбысталуына байланысты. Түйін сөздер: дауыстық көмекші, сөйлеуді тану, аудио сигналды түрлендіру, командаларды тану, үйірткілі нейрондық желі. With the development of interface technologies in smart devices, voice assistants quickly gained popularity. These assistants are designed to use voice commands to provide a more convenient interaction with people. In this regard, one of the methods for implementing a voice assistant based on neural networks is proposed. Methods for implementing the main stages of creating a voice assistant have been studied. The article presents the results of testing a model based on a convolutional neural network. The following words were chosen as speech commands: yes, no, up, down, right, left, go, stop. This model classifies 8 speech commands with an accuracy of 86.63%. The neural network model best classified commands: yes, up, down, right, left, stop. The command to go is 66.67% accurate, and no is 76.4%, this is due to the similar sounding of the words down, go, no. Keywords: voice assistant, speech recognition, audio signal conversion, command recognition, convolutional neural network.