Ученые Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) представляли результаты своих исследований на престижной международной конференции «SPECOM» («Conference on Speech and Computer»). В 2019 году мероприятие, посвященное вопросам компьютерной обработки речи, состоялось в Босфорском университете (Стамбул).
ТУСУР на конференции представляли доцент кафедры комплексной информационной безопасности электронно-вычислительных систем, заместитель заведующего лабораторией медико-биологических исследований Евгений Костюченко и младший научный сотрудник этой лаборатории, преподаватель кафедры Дарья Новохрестова.
Коллектив лаборатории медико-биологических исследований ТУСУРа совместно с НИИ онкологии ведет в рамках полученного
гранта Российского научного фонда работы по восстановлению речевой функции у больных после хирургического лечения рака полости рта и ротоглотки.
– Задача, которую перед нами поставили – это создание методики оценки качества речи пациентов, – рассказывает Дарья Новохрестова. – Точнее, мы занимаемся автоматизацией этого процесса. Раньше те изменения, которые происходили в речи пациента после операции, оценивал эксперт, в нашей лаборатории мы разрабатываем программный комплекс, который позволит проводить оценку в автоматическом режиме. Изначально грант был рассчитан на три года, теперь его продлили еще на два.
Основная сложность, с которой столкнулись ученые из ТУСУРа, заключается в том, что алгоритмов такого анализа просто нет. ГОСТ по оценке разборчивости речи – еще 70-х годов прошлого века. За рубежом исследователи в этом направлении тоже делают первые шаги. Но в большинстве работ за основу берут именно экспертную оценку. Задача же наших ученых – полностью автоматизировать процесс.
– Год назад на базе НИИ онкологии заработала программа по оценке качества произношения слогов, – продолжает Дарья Новохрестова. – Пациент произносит слоги, программа их оценивает, сравнивая с эталоном – записями до операции. Дальше идут занятия с логопедом, через какое-то время мы оцениваем динамику восстановления речи. Если улучшений нет, доктора дают рекомендации и изменяют методику реабилитации.
Она добавила, что следующим шагом станет добавление в программу возможности оценки фразовой и словесной разборчивости. Для анализа экспертом эта работа гораздо сложнее, поскольку в слоге ошибку заметить легче, а фразу мозг часто достраивает автоматически.
– Мы рассмотрели три самых популярных системы распознавания речи – Google Cloud Speech-to-Text API, Яндекс SpeechKit и Voco от Центра речевых технологий (Санкт-Петербург). Google показал себя лучше остальных, но те результаты распознавания, которые системы нам предоставляют, существенно отличаются от того, что слышит эксперт, – отметила сотрудник лаборатории ТУСУРа.
Она также подчеркнула, что в настоящее время перед учеными ТУСУРа стоит задача внедрения версии программного обеспечения, где будет добавлена возможность оценки фразовой разборчивости. В НИИ онкологии, по ее словам, система заработает уже в сентябре-октябре. По результатам внедрения будет принято решение, оставлять в основе модуля оценки систему от Google или разрабатывать собственную.