УДК 004.934 Л.В. Савченко (Нижегородский государственный лингвистический университет им. <...> Н.А. Добролюбова), А.В. Савченко, канд. техн. наук (Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Нижний Новгород); e-mail: LyudmilaSavchenko@yandex.ru АЛГОРИТМ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ФОНЕМ НА ОСНОВЕ ЛОГИКИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ В ИНФОРМАЦИОННОЙ МЕТРИКЕ КУЛЬБАКА–ЛЕЙБЛЕРА * В рамках информационной теории восприятия речи предложено определение фонемы как нечеткого множества минимальных речевых единиц. <...> На основе данного определения и принципа минимума информационного рассогласования в развитие известного метода фонетического декодирования слов синтезирован новый алгоритм распознавания фонем. <...> Представлены результаты его экспериментального исследования для распознавания гласных звуков русского языка. <...> Ключевые слова: речевой сигнал; фонема; автоматическое распознавание речи; принцип минимума информационного рассогласования; нечеткие множества. <...> Введение Задача автоматического распознавания речи (АРР) – одно из наиболее актуальных направлений в области человеко-машинного взаимодействия. <...> Среди множества алгоритмов решения задачи АРР особый интерес представляет теоретико-информационный подход, основанный на информационной теории восприятия речи [1] и принципе минимума информационного рассогласования (МИР) Кульбака–Лейблера [2], воплощенном в методе фонетического декодирования (ФД) [3] при распознавании изолированных слов и словосочетаний путем их разбиения на последовательность минимальных речевых единиц (МРЕ). <...> Такой подход приводит к значительному сокращению количества различимых фонем и, как следствие, к увеличению числа альтернативных решений на выходе алгоритма АРР, особенно для коротких по длительности слов. <...> В целях преодоления указанной проблемы в данной работе предложено рассматривать фонему как нечеткое множество МРЕ, степень принадлежности которых определяется на <...>