2.1.3. Генераторы текстов и «говорящие» программы

Компания «Сакрамент» основана в Минске в 1994 г. и на се­годняшний день является одним из ведущих разработчиков программного обеспечения в области систем распознавания и синтеза русской речи.

51

Компания «Сакрамент» предлагает услуги:

■ .

• по внедрению своих систем синтеза и распознавания речи в программное обеспечение и оборудование заказчика;

• по разработке программного обеспечения с использованием своих достижений в области речевых технологий.

Реализация голосового интерфейса в компьютерной техни­ке позволяет не только сделать ее доступной для людей с ослаб­ленным зрением или ограниченной дееспособностью, но и пре­доставляет возможность всем пользователям перейти на каче­ственно новый уровень работы с ПК.

«Модуль синтеза и распознавания речи» может быть реали­зован как программно, так и аппаратно, что обеспечивает воз­можность внедрения его и в различные программные продукты, и в офисную технику. Речевой интерфейс в программных про­дуктах позволяет не только осуществлять выполнение команд, но и совершать голосовую навигацию по настройкам меню.

Идентификация голоса

Голосовая идентификация является одной из ветвей разви­тия технологии обработки речи и применяется при создании различных систем охраны или систем ограничения доступа. Программные и аппаратные средства идентификации голоса человека преследуют одну главную цель — убедиться в том, что говорящий является именно тем, за кого себя выдает, либо идентифицировать незнакомого человека.

Распознавание речи

Технология распознавания речи предоставляет возможность распознавания отдельных слов или слитной человеческой речи с последующим ее преобразованием в текст либо последова­тельность команд. Эта технология используется при создании средств речевого управления — программ, управляющих дей­ствиями компьютера или другого электронного устройства с помощью голосовых команд, а также при организации теле­фонных справочных и информационных служб.

52

Синтез речи

Синтез речи — возможность обработки текстовой или чис­ловой информации согласно установленным правилам произ­ношения для конкретного языка и преобразование ее в синтези­рованный голос, по восприятию близкий к человеческому.

Система синтеза русской речи, созданная минской компа­нией «Сакрамент», полностью соответствует стандарту Microsoft Speech API (SAPI) 5.1. Она позволяет произносить тексты муж­ским и женским голосом, делая при этом интонационные пау­зы, изменяя по желанию пользователя тон и тембр речи.

2.2. Машинный перевод

Почему машинам с трудом дается перевод?

Отчасти потому, что он с трудом дается всем, даже людям.

Дуг Арнольд, профессор университета

г. Эссекса (Великобритания)

2.2.1. Основные этапы развития машинного перевода

1947 — дата рождения машинного перевода (МП) как научно­го направления. Уоррен Уивер, директор отделения естественных наук Рокфеллеровского фонда, написал письмо Норберту Вине­ру, в котором рассматривал задачу перевода текстов с одних язы­ков на другие как еще одну область применения техники дешиф­рования. За этим письмом последовало множество дискуссий.

1947. — А. Бут и Д. Бриттен разработали подробный «код» для пословного машинного перевода.

1948. — Р. Риченс предложил правила разбиения словоформ на основу и окончание.

1952 — первая конференция по МП в Массачусетском тех­нологическом институте.

1954 — представлена первая система МП — IBM Mark II — русско-английская, которая имела словарь в 250 единиц и 6

53

грамматических правил. Последовавшее за этим десятилетие было временем бурного развития МП.

1967 — специально созданная в США Комиссия Националь­ной Академии наук, исходя из реальной ситуации с переводами в США и показателей стоимости различных способов перевода, пришла к выводу о том, что машинный перевод нерентабелен. Доклад существенно затормозил развитие МП в целом.

70-е годы — возрождение интереса к работам в области МП. С развитием вычислительной техники появились новые воз­можности машинной реализации лингвистических алгоритмов.

80-е годы — время работы персональных компьютеров зна­чительно подешевело, машинный перевод наконец-то стал эко­номически выгодным.

90-е годы — отмечается очередной рост интереса к машинному переводу, что связано с появлением и бурным развитием Internet/ Intranet. Преимущества использования машинного перевода осо­бенно очевидны при получении онлайнового перевода.

В 1990 г. Ларри Чаилдс, специалист по машинному перево­ду, предложил следующую классификацию систем машинного перевода:

• FAMT (Fully-automated machine translation) — полностью ав­ томатизированный машинный перевод;

• НАМТ (Human-assisted machine translation) — машинный перевод при участии человека;

• МАНТ (Machine-assisted human translation) — перевод, осу­ ществляемый человеком с использованием компьютера.

■ ■ ■