O‘ZBEK TILI SHEVALARINI AVTOMATIK NUTQNI ANIQLASH (ASR) TIZIMLARIDA TANIB OLISH SAMARADORLIGI TAHLILI
В статье исследовано влияние диалектного разнообразия узбекского языка на точность систем автоматического распознавания речи (ASR). Сравнительный статистический анализ моделей (Kotib STT, OmoN STT, Rubai STT и Whisper Large) на базе аудиоматериалов карлукской, кыпчакской и огузской групп показал, что точность распознавания падает с 90–95% (для литературной нормы) до 25–30% в вариативных диалектах. Выявлено, что основные лексические ошибки вызваны аффиксальной редукцией и чередованием гласных. Для решения проблемы научно обоснована необходимость расширения многодиалектных акустико-лингвистических корпусов и регионального дообучения (fine-tuning) моделей.
1. Radford A., Kim J. W., Xu T. et al. Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision International Conference on Machine Learning. - PMLR, 2023. - P. 28492-28518.
2. Robinson N. R., Sun K., Xiao C. et al. JHU IWSLT 2024 Dialectal and Low-resource System Description IWSLT Conference Proceedings. – 2024.
3. Elmahdy M., Gruhn R., Minker W. Novel Techniques for Dialectal Arabic Speech Recognition. – Springer, 2022. – 180 p.
4. Agarwal A., Zesch T. Robustness of end-to-end Automatic Speech Recognition Models – A Case Study using Mozilla DeepSpeech proceedings of the 17th conference on natural language processing (konvens 2021)
5. Hamroyeva Sh. M., Maxmudjonova G. U. Kam resursli tillarda g2p model tayyorlashda fonetik korpuslarning ahamiyati: o‘zbek tili misolida “Kompyuter lingvistikasi: muammolar, yechim, istiqbollar” v xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya 2025
6. Po'latov A. Kompьyuter lingvistikasi. – Toshkent: Akademnashr, 2023. – 288 b.
7. O‘zbek tili milliy korpusi va nutqni matnga aylantirish (ASR) muammolari O‘zbekistonda sun’iy intellekt va raqamli transformatsiya konferensiyasi materiallari. – Toshkent, 2025. – B. 88-96.
8. Salaeva M., Kuriyozov E., Salaev U. Uzbek automatic speech recognition models using deep learning techniques "Kompyuter lingvistikasi: muammolar, yechim, istiqbollar" xalqaro ilmiy-amaliy konferensiyasi materiallari. – Toshkent, 2023. – Vol. 1. – № 01. – B. 218-223.
9. Alayev R. H., Elov B. B., Hamdamov O`. Maʼlumotlar to`plamini o`qitish, baholash va test to`plamlariga ajratish usullari. 2024.
10. Speech-to-Text Models in Uzbek Language: Achievements and Limitations Fayzullo Nazarov; Akbar Soliev; Bunyod Eshtemirov 2026
Copyright (c) 2026 «ВЕСТНИК НУУз»
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
.jpg)
2.png)
