XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Введение.Распознавание речи является одной из ключевых технологий взаимодействия человека с цифровыми продуктами. Голосовые интерфейсы активно используются в мобильных приложениях, интеллектуальных ассистентах, системах «умного дома» и сервисах поддержки пользователей [1]. По сравнению с традиционным текстовым вводом голосовое управление обладает более естественным и интуитивным характером, что делает его перспективным направлением развития пользовательских интерфейсов.

Однако, несмотря на значительный прогресс, современные системы распознавания речи всё ещё сталкиваются с рядом ограничений. Пользователю часто приходится подстраиваться под заранее заданные команды, из-за чего диалог становится менее естественным. К основным проблемам относятся:

1. Недостаточная гибкость диалогового взаимодействия, при которой система плохо обрабатывает свободную, естественную речь пользователя.

2. Ограниченность словарного запаса и языковых моделей, особенно в случае использования профессиональной или специализированной лексики.

3. Сложности распознавания речи в условиях фонового шума, а также при наличии акцентов, диалектных особенностей и индивидуальных особенностей произношения.

Цель исследования  проанализировать проблемы и перспективы развития технологий распознавания речи, а также оценить их влияние на качество пользовательского взаимодействия с цифровыми системами.

Материалы и методы исследования.В ходе исследования использовались методы анализа и обобщения научных публикаций, сравнительного анализа существующих технологий распознавания речи, а также изучение практики их применения в различных отраслях [2]. Эмпирической базой послужили данные о внедрении голосовых технологий в мобильных приложениях, колл-центрах, медицинских и интеллектуальных информационных системах.

Результаты исследования.Голосовой ввод в современных цифровых продуктах становится одним из ключевых способов взаимодействия пользователя с системой. В ряде приложений, таких как интеллектуальные системы управления и сервисы умного дома, он выполняет основную функциональную роль, обеспечивая удобство и скорость доступа к возможностям цифровой среды [1].

В мобильных и веб-приложениях используются различные формы голосового ввода, отличающиеся по степени интеграции и функциональности. Основные типы представлены в таблице 1.

Таблица 1 — Основные типы голосового ввода в цифровых приложениях

Функционирование систем распознавания речи, как правило, основано на сочетании языковой и акустической моделей. Языковая модель отвечает за прогнозирование последовательности слов, тогда как акустическая модель сопоставляет звуковой сигнал с вероятными фонемами [2]. Связующим элементом между ними выступает словарь, содержащий информацию о произношении и базовых грамматических правилах.

Несмотря на технологический прогресс, точность распознавания снижается при работе с узкоспециализированной лексикой (медицинской, технической, юридической), а также в условиях фонового шума, перекрытия голосов и индивидуальных речевых особенностей пользователей. Эти факторы остаются ключевыми ограничениями для широкого и универсального применения голосовых интерфейсов.

Качественный этап развития технологий распознавания речи связан с внедрением методов глубокого обучения и искусственного интеллекта (рис. 1). Современные нейросетевые модели учитывают не только звучание слов, но и контекст высказывания, что делает голосовое взаимодействие более естественным и гибким по сравнению с ранними системами, ограниченными набором команд [2].

Рисунок 1. Этапы развития технологий распознавания речи

Несмотря на значительный прогресс, сохраняются нерешённые проблемы. Крупные технологические компании добились высоких результатов в массовых голосовых сервисах, однако в специализированных областях  медицине, инженерии и юриспруденции  точность распознавания остаётся низкой. Основной причиной является недостаточная поддержка профессиональной лексики, что снижает качество пользовательского опыта и доверие к технологии [3].

Важным фактором эффективности голосового ввода остаётся безопасность данных. Потоковая передача голосовой информации повышает риски утечек, поэтому всё чаще используется локальная обработка, требующая дополнительных вычислительных ресурсов и способная влиять на производительность систем [3, 4].

Современные платформы применяют анализ эмоций на основе текстового содержания и аудиопараметров речи, что позволяет более точно оценивать состояние пользователя, однако данный подход ограничен индивидуальными и культурными особенностями речи.

Наиболее широко технологии распознавания речи используются в колл-центрах для анализа обращений, повышения качества обслуживания и обучения персонала [1]. Аналогичные решения применяются в здравоохранении  для ведения документации, поддержки пациентов и мониторинга состояния здоровья. Технологии также находят применение в сфере безопасности и правоохранительной деятельности для анализа больших массивов аудиоданных, что требует строгого нормативного регулирования.

Одним из ключевых направлений развития является аналитика речи в реальном времени, при которой обработка аудиоданных осуществляется непосредственно в ходе диалога. Это позволяет оперативно получать информацию о содержании разговора и реакции пользователя, повышая эффективность голосовых сервисов.

Другой значимой тенденцией является интеграция генеративного искусственного интеллекта в системы распознавания речи. Большие языковые модели и технологии синтеза речи обеспечивают создание виртуальных ассистентов и голосовых ботов, способных к более естественному диалогу и уже применяемых в службах поддержки и цифровых помощниках [5].

Выводы.Проведённый анализ показал, что технологии распознавания речи эволюционировали от простых акустических моделей к интеллектуальным системам, учитывающим контекст и намерения пользователя. При этом сохраняются проблемы, связанные с точностью распознавания, обработкой специализированной лексики и интерпретацией эмоциональных характеристик речи.

Дальнейшее развитие голосовых технологий обусловлено углублением интеграции искусственного интеллекта и расширением сфер их применения, при обязательном учёте пользовательского опыта, этических требований и профессиональной специфики.

Список литературы

1. Шматков В. Н., Бонковски П., Медведев Д. С., Корзухин С. В., Голендухин Д. В., Спыну С. Ф., Муромцев Д. И. Взаимодействие с устройствами интернета вещей с использованием голосового интерфейса // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19, № 4. С. 714–721. DOI: 10.17586/2226-1494-2019-19-4-714-721.

2. Баляба Я. В., Рычка О. В. Разработка приложения для распознавания речи // Информатика и кибернетика. 2023. № 1 (31). С. 5–11. EDN CMCNTY.

3. Нурмухаметов Р. К., Торин С. С. Цифровое доверие (digital trust): сущность и меры по его повышению // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2020. № 1. С. 32–39. EDN IDNRCS.

4. Шерман В. А. Анализ существующих систем управления содержимым // Студенческий научный форум: материалы XVIII Международной студенческой научной конференции (Москва, 20 октября 2024 г. – 15 марта 2025 г.). М.: Евразийская научно-промышленная палата, 2025. С. 117–119. EDN MOGAVJ.

5. Чепурной М. П., Дяченко А. С. Сравнительный анализ фреймворков для фронтенд-разработки // Международный студенческий научный вестник. 2025. № 1. С. 12. EDN COGVEA.