WWW.KNIGA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, пособия, учебники, издания, публикации

 

Pages:     | 1 | 2 ||

«Шестой междисциплинарный семинар Анализ разговорной русской речи 3 АР - 2012 27 – 28 августа 2012 года, Санкт-Петербург, СПИИРАН Санкт-Петербург 2012 ББК 32.965+81.1 А64 ...»

-- [ Страница 3 ] --

Рис. 5. Примеры отображения информации на экране монитора в учебных тестах по освоению грамматических категорий – число, род, падеж 6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург 3. Заключение Приведенные примеры адаптации инструментальных методик к задачам освоения русского языка как иностранного отражают первый опыт нашего сотрудничества с педагогами, работающих в этой области. Однако его начальные результаты подтвердили востребованность данного направления разработок и получили положительную оценку специалистов. В ближайшей перспективе планируется расширение обучающих наборов с учетом проблемы развития лексики, связанной с пополнением знаний в различных предметно-ориентированных областях, включая названия: бытовых предметов («стул, чашка, телефон, часы»), природных явлений («дождь, гроза, ветер»), птиц, животных, музыкальных инструментов и т.д. В эту часть учебных блоков войдет ряд адаптированных инструментальных методик из компьютерной системы «Учись слушать». Другой набор тестов будет содержать материал с локативными синтаксемами, включающими предложнопадежные конструкции («в шкафу – на шкафу», «к дому – от дома»). Еще одним важным направлением дальнейшего развития работы выступают вопросы коррекции речепроизношения. Они предполагают потребность расширения методической базы имеющихся программных продуктов (и/или привлечения программ других разработчиков) для решения задач записи речи учащихся и текущего сравнения ее параметров с имеющимися эталонами произнесения на основе объективных акустических характеристик.

1. Богомолова Г.М., Октябрьский В.П., Огородникова Е.А., Самойлов В.О., Рыбаков М.В., Пак С.П., Столярова Э.И. Информационная система для самостоятельной работы студентов с ограниченными возможностями по слуху // Мат. XVII Международной научно-методической конф. «Высокие интеллектуальные технологии и инновации в образовании и науке». СПб: СПбГПУ, 2010. Т.2. С. 5-7.

2. Богомолова Г.М., Октябрьский В.П., Самойлов В.О., Белова Н.Ю., Ермакова А.Г., Огородникова Е.А., Столярова Э.И., Пак С.П. Оценка, развитие и коррекция слухоречевой функции с использованием инструментальных методик // Мат. XV Всероссийской научно-методической конф. «Фундаментальные исследования и инновации в национальных исследовательских университетах». СПб: СПБГПУ. 2011. Т.3.

3. Королева И.В. Кохлеарная имплантация глухих детей и взрослых (электродное протезирование слуха). СПб.: КАРО, 2009. 752 с.

4. Люблинская В.В., Огородникова Е.А., Королева И.В., Пак С.П., Рыбаков М.В. Опыт использования компьютера при исследовании и тренировке слухоречевого восприятия у пациентов после кохлеарной имплантации // Речевые технологии. 2009. №1. С. 43–53.

5. Огородникова Е.А., Королева И.В., Люблинская В.В., Пак С.П. Компьютерная тренажерная система для реабилитации слухоречевого восприятия у пациентов после операции кохлеарной имплантации // Российская оториноларингология. 2008.

приложение №1. С. 342-347.

6. Огородникова Е.А., Королева И.В., Пак С.П., Балякова А.А. Развитие и оценка восприятия временных характеристик звуковых сигналов у пациентов с кохлеарными имплантами с использованием инструментальных методик // Российская оториноларингология. 2010. N2. С. 91-97.

7. Огородникова Е.А., Белова Н.Ю., Ермакова А.Г., Люблинская В.В., Пак С.П., Столярова Э.И. Применение компьютерного тренажера «Учись слушать» для развития слухоречевого восприятия учащихся с нарушениями слуха и речи // Сб. статей «Высокие технологии, образование, промышленность». СПб.: СПбГПУ, 2011. Т.3. С. 277–280.

8. Ogorodnikova E.A., Koroleva I.V., Lublinskaja V.V., Pak S.P., Stoljarova E.I., Baljakova A.A.

Computer in rehabilitation of patients with cochlear implants. Proc. of 13-th International сonf.

« SPECOM’2009». SPb: SPIIRAS, 2009. P. 483-486.

6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург Комплекс средств для обработки речевых сигналов в интерактивных Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии 1. Введение Разработка мобильных приложений с функциями автоматической обработки речи, в том числе распознавания и синтеза речи, диаризации дикторов, определения биометрических характеристик, и их внедрение в средства интернет коммуникации в режиме онлайн набирают все большую популярность в наше время [1,2]. С увеличением возможностей вычислительных и сетевых ресурсов предъявляются новые требования к приложениям, обеспечивающим связь между удаленными пользователями [3,4]. Если изначально люди довольствовались общением в чатах, то сейчас уже никого не удивить средствами общения, использующих аудио- и видеоканалы передачи данных. На сегодняшний день существует широкий спектр интернет приложений для видеоконференц-связи и совместной работы в области обучения, бизнеса и индустрии развлечений [5,6]. Одним из первых приложений, ориентированных на голосовую связь между пользователями персональных компьютеров, в 2003 году вышла программа Skype [7]. Основные разработки в области обработки аудио- и видеопотоков связаны с улучшением качества, скорости и объема передаваемой информации между пользователями [8,9].

В зависимости от назначения, системы интернет связи можно разделить на средства общения, проведения видеоконференций и совместной работы [7,10,11]. Средства персонального общения ориентированы на захват клиентским устройством аудиовидеоданных только одного пользователя и, чаще всего, сеанс связи организован между двумя устройствами. При проведении мероприятий (совещаний) между коллективами людей применяются системы видеоконференций, обеспечивающих многоканальную обработку аудиовизуальных сигналов на стороне каждого клиента. Это позволяет реализовать запись крупным планом каждого участника, находящего в помещении, а также оценить общий вид аудитории. Специализированные системы совместной работы помимо передачи аудиовизуальных потоков данных, захватываемых микрофонами и видеокамерами, обеспечивают обмен дополнительной мультимедийной информацией, например, передачу текущего слайда презентации, а также возможность совместного редактирования документов и рукописных набросков. В зависимости от назначения приложения интернет связи могут обладать следующими возможностями и инструментами [12]:

совместный доступ к экрану или отдельным приложениям (screen sharing);

интерактивная доска (whiteboard);

синхронный просмотр веб-страниц (co-browsing);

мониторинг присутствия участников;

интегрированная VoIP-связь;

возможность менять ведущего;

возможность отдавать контроль над мышью и клавиатурой;

6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург обратная связь (например, опросы или оценки);

планирование встреч и приглашение участников;

Другим классификационным признаком систем связи является тип клиентского устройства, по которому можно разделить системы на мобильные приложения, приложения для настольных компьютеров/ноутбуков и кроссплатформенные приложения. Среди всех систем веб-конференций можно выделить приложения известных компаний: "Adobe Acrobat Connect", "Google Hangouts","Microsoft Office Live Meeting" [12].

кроссплатформенностью, которая достигается за счет встраивания приложения вебстраницы. Большим минусом кроссплатформенных систем веб-конференций является то, что не все мобильные браузеры корректно отображают информацию с веб-страниц. Кроме того, графическим интерфейсом не всегда удобно пользоваться в мобильном браузере в связи с небольшим размером экрана. Еще одним недостатком таких приложений является очень малое количество систем веб-конференций, имеющих клиентские части с возможностью установки как на персональные компьютеры, так и на мобильные устройства. Для более глубокого понимания сути этих проблем, приведем примеры некоторых существующих приложений и их сравнительные характеристики. В таблице 1 приведены достоинства и недостатки четырех приложений: Skype, Fring, Google Hangouts, Adobe Connect [12].

Таблица 1.Примеры мобильных приложений интернет связи Назначение 6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург Недостатки Исходя из сравнительных характеристик вышеуказанных приложений была сформулирована задача разработать для существующей системы телеконференции [4] клиентскую часть, работающую на распространенных мобильных платформах - Android и iOS (наиболее популярные системы для мобильных устройств), а также клиентскую часть приложения для персональных компьютеров, работающих на платформе Windows 7, соединять которые должен сервер – Red 5 Media Server [13].

6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург 2. Описание программных средств разработки кроссплатформенных приложений Для разработки приложения был выбран объектно-ориентированный язык программирования Action Script 3.0 – один из диалектов ECMAScript, который добавляет интерактивность, обработку данных и многое другое в содержимое Flash-приложений.

ActionScript исполняется виртуальной машиной (ActionScript Virtual Machine), которая является составной частью Flash Player. ActionScript компилируется в байткод, который включается в SWF-файл. SWF-файлы исполняются Flash Player-ом. Flash Player существует в виде плагина к веб-браузеру, а также как самостоятельное исполняемое приложение (standalone). Во втором случае возможно создание исполняемых exe-файлов (projector), когда swf-файл включается во Flash Player. Благодаря использованию языка Action Script 3. разработанное приложение обеспечивает кроссплатформенность, адаптируясь под существующую платформу, которая поддерживает возможность воспроизведение SWF файлов через Flash Player. Не требует значительных изменений в коде для переноса приложения на мобильные платформы.

Сам язык хорошо адаптирован для взаимодействия с сервером и передачи данных через интернет. Action Script 3.0 обладает стандартными функциями для передачи потокового аудио, видеоконтента, а также объектов создаваемых на основе языка, что значительно упрощает алгоритмы, программы и повышает скорость работы приложения при передаче информации от клиента к клиенту. Также приложения, написанные на языке Action Script 3.0, имеющие формат SWF, легко встраиваются в любую веб-страницу, что позволяет разработанному приложению легко располагаться в любом месте страницы и запускаться с помощью браузера, не требуя дополнительной установки на клиентском устройстве пользователя.

Далее рассмотрим модель взаимодействия клиентских приложений с сервером. На рисунке 1 представлена схема обмена информацией между клиентскими частями, установленными на мобильном устройстве и персональном компьютере, которые передают аудио- и видеопотоки через сервер.

Рис. 1. Модель взаимодействия приложений с сервером и обмена информацией между 6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург Для передачи этих потоков используется кодировка объектов AMF3, она управляет представлением этих объектов в формате Action Message Format (AMF). С помощью AMF проигрыватель Flash Player обеспечивает эффективное взаимодействие между приложением и удаленным сервером. AMF кодирует удаленные вызовы процедуры в компактное двоичное представление, которое может быть передано по протоколу HTTP/HTTPS или RTMP/RTMPS, используемому сервером Flash Media Server. Объекты и значения данных сериализуются в этот двоичный формат, который в большинстве случаев обеспечивает более компактное представление данных, чем, например, язык XML. Формат AMF3 поддерживает отправку объектов int и uint в виде целых чисел, а также поддерживает типы данных, доступные только в ActionScript 3.0 (такие как ByteArray, XML и IExternalizable). Это доступно только в ActionScript 3.0 и на серверах, использующих кодировку AMF3, таких как Flex 2 и Red5.

Также из рисунка 1 видно, что для обмена информацией между панелями рисования используется класс SharedObject языка Action Script 3.0. Этот класс используется для чтения и хранения ограниченных объемов данных на пользовательском компьютере или на сервере.

Общие объекты обеспечивают обмен данными в режиме реального времени между несколькими клиентскими SWF-файлами и объектами, которые находятся постоянно на локальном компьютере или удаленном сервере. Локальные общие объекты схожи с файлами cookie в браузерах, а удаленные общие объекты имеют сходство с устройствами передачи данных в режиме реального времени. Для использования удаленных общих объектов требуется Adobe Flash Media Server.

Посредником между клиентами для обмена потоками и объектами, выступает сервер Red5. Red5 это RTMP медиасервер с открытым исходным кодом, написанный на Java. Red поддерживает: потоковое Аудио/Видео (FLV и MP3), запись пользовательских потоков данных (Recording Client Streams) (только для FLV), чтение и хранение ограниченного объема данных (Shared Objects), публикация потоков в режиме реального времени (Live Stream Publishing). Его возможности полностью удовлетворяют потребности разработанных приложений и способствуют ускорению обмена информацией за счет использования описанных выше технологий.

3. Описание программных средств обработки аудио – и видеопотоков кроссплатформенных приложений, а именно языка Action Script 3.0, сервера Adobe Flash Media Server для обработки аудио- и видеопотоков, а также сервера Red5 для связи между объектами были реализованы клиентские приложения для мобильного устройства, персонального компьютера [1,14]. Далее приведены основные функции и блоки разработанных приложений.

Следующая часть кода отвечает за подключение приложения к серверу:

nc = new NetConnection(); // Создание объекта NetConnection nc.objectEncoding = ObjectEncoding.AMF3; //Формат кодируемых объектов nc.addEventListener(NetStatusEvent.NET_STATUS, netStatus); //Прослушиватель событий подключения к серверу nc.connect("rtmp://192.168.0.1/AVTrans"); //Подключение к серверу с помощью адресной строки Для отправки аудио- и видеопотоков используется следующий код:

NS.attachCamera(camera); //Подключает камеру к передаваемому потоку NS.attachAudio(mic); //Подключает звук к передаваемому потоку NS.publish("cam", "live"); //Отправляет поток на сервер Блок кода для отправки SharedObject на сервер:

vectorObj.push(ManagerCanvas.objectList.concat().pop()); //Добавляем объект к вектору объектов 6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург remoteSO.setProperty("oneGraf",DegrafaConverter.to(vectorObj).toString());

//Конвертируем вектор объектов в формат XML и отправляем через SharedObject (RemoteSO) в виде строки на сервер Блок кода принятия и воспроизведения потоков:

stream = new NetStream(nc); //Создание объекта NetStream stream.addEventListener(NetStatusEvent.NET_STATUS, netStatus); //Прослушиватель событий потока stream.play(streamName, -1); //Проигрывание потока Для принятия и извлечения параметров объекта из SharedObject применяется следующий код:

canvasGrafXml = new XML(remoteSO.data[changeObj.name]); //Извлечение из SharedObject(RemoteSO) XML данных посредством выбора нужного объекта из ChangeObj.name При размещении новых объектов на "Панели рисования" вызывается следующая функция:

canvas.setObjectData(canvasGrafXml, FormatType.DEGRAFA) ;

Отдельное внимание в ходе разработки приложений было уделено обработке и кодированию аудио информации:

private function startMicrophone():void { mic = Microphone.getMicrophone(0); // Создание переменной типа Microphone и получение доступа к микрофону устройства.

mic.setSilenceLevel(0, 0); // Задает минимальный входной уровень, который будет обрабатываться как звук и (дополнительно) продолжительность тишины, по которой настоящую тишину можно будет отличить от паузы.

mic.noiseSuppressionLevel = -100; // Максимальное ослабление шума в дБ (отрицательное число), используемое для кодека Speex.

mic.setUseEchoSuppression(true); // Определяет, используется ли функция эхокомпенсации аудиокодека.} Перечисленные основные программные блоки разработанных приложений позволили реализовать как передачу аудиовизуальных потоков между клиентами, так и совместную работу на панели рисования. Далее рассмотрим средства обработки речевых сигналов, в том числе, на основе запросов к серверу распознавания речи компании Google.

4. Описание программных средств обработки речевых сигналов В мобильной операционной системе Android функция распознавания речи реализована на основе стандартного класса SpeechRecognizer. Данный класс обеспечивает доступ к удаленному сервису распознавания речи компании Google. Данный класс содержит восемь функций, которые обеспечивают обработку речевого сигнала. Далее перечислены основные функции:

createSpeechRecognizer(Context context, ComponentName serviceComponent) – функция создания экземпляра класса распознавания речи.

setRecognitionListener(RecognitionListener listener) – функция инициализации прослушивателя событий, который будет регистрировать все происходящие startListening(Intent recognizerIntent) – функция начала записи речи.

stopListening() – функция завершения записи речи.

onResults(Bundle) – функция вызова результатов распознавания.

onPartialResults(Bundle) – функция вызова частичных результатов распознавания.

releaseSpeechRecognizer() – удаляет экземпляр класса распознавания речи.

Так же класс содержит константы, содержащие коды ошибок, которые могут возникнуть в ходе обработки звукового сигнала. Например, константа ERROR_AUDIO 6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург обозначает ошибку аудио записи, а константа CONFIDENCE_SCORES служит для получения ключа типа float array из Bundle для его дальнейшей отправки методам onResults(Bundle) и onPartialResults(Bundle).

Для реализации пользовательского интерфейса к сервису распознавания речи достаточно создать одну кнопку, при нажатии на которую создается переменная класса RecognitionListener с помощью функции startListening(Intent recognizerIntent). Данный класс включает в себя 9 функций, ниже перечислены основные из них:

onBeginningOfSpeech() – функция вызывается для того, чтобы пользователь смог onEndOfSpeech() – функция вызывается, когда пользователь закончил диктовать onRmsChanged(float rmsdB) – функция вызывается, когда уровень громкости звука После того как пользователь ввел поток аудио информации, он отправляется на сервер компании Google, где происходит его обработка, затем данные возвращаются в пользовательское приложение в виде двоичного кода, который можно преобразовать в текстовую информацию. В итоге пользователь может получить графическое отображение введенной голосовой информации в виде букв в отдельной строке, либо использовать полученные данные для формирования запросов к информационно-управляющим системам.

В следующем разделе кратко рассмотрим результаты экспериментальной проверки предложенных программных решений.

5. Результаты тестирования разработанного приложения Тестирование системы проводилось на ноутбуке "HP Pavilion dv6", работающим на платформе Windows 7, и на планшетном мобильном устройстве "Samsung Galaxy Tab" работающим под управлением операционной системы Android. Были разработаны два типа клиентских приложений: для мобильного устройства и для персонального компьютера [15].

Приложение для персонального компьютера состоит из двух окон. Первое окно служит для отображения участников конференции, оно содержит кнопки: добавления участников конференции, публикации видео- и аудиопотоков на сервер, а также текстовые области для формирования имен потоков. Вторая часть приложения содержит "Панель рисования", элементы, расположенные на ней, позволяют выбирать цвет и размер кисти для рисования, а также очищать область рисования и отрисовывать заново последний нарисованный элемент.

Мобильное приложение организованно несколько другим способом. Оно состоит из трех окон. В первом окне мы видим видеоизображение участников конференции, вторая часть содержит "Панель рисования" идентичную панели рисования в приложении на персональном компьютере, третья часть включает в себя отображение видео с камеры устройства. На всех трех частях закреплены кнопки навигации, позволяющие осуществлять быстрый переход между рабочими окнами приложения.

Проведенное предварительное тестирование разработанного приложения показало, что качество передаваемых мультимедийных потоков вполне достаточно для поддержки диалога, а разработанный редактор рисунков позволяет одновременно делать рукописные наброски несколькими пользователями. В целом по результатам тестирования можно заключить об эффективности разработанного приложения телеконференц-связи, обеспечивающей не только обмен аудиовизуальными потоками, но и совместную работу на панели рисования.

6. Заключение Передача аудиовизуальных потоков данных и возможность совместного редактирования документов в процессе проведения видеоконференций является основными требованиями, предъявляемыми сегодня к средствам интернет коммуникации. Разработанное кроссплатформенное приложение видеоконференции ориентировано на подключение 6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург удаленного участника к дискуссии и работе участников мероприятия, проводимого в интеллектуальном зале. На данном этапе разработки, приложение по функциональности уже не уступает своим аналогам, многие из которых являются платными. Работа выполнена в рамках гранта РФФИ № 10-08-00199 и гранта Президента РФ (МД-501.2011.8).

Литература 1. A.L. Ronzhin, A.I. Saveliev, V.Yu. Budkov. Context-Aware Mobile Applications for Communication in Intelligent Environment // Springer-Verlag Berlin Heidelberg, S.

Balandin et al. (Eds.): NEW2AN/ruSMART 2012, LNCS 7469, 2012.

2. В.П. Бондаренко, А.А. Конев, Р.В. Мещеряков, А.А. Шелупанов. Математическое и алгоритмическое обеспечение в задачах идентификации и распознавания речи // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. М.Ф.

Решетнева. –2006. – №10. – С. 11-14.

3. Erol B., Li Y. An overview of technologies for e-meeting and e-lecture // Proc. IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME’2005), 2005. P. 6-12.

4. Ронжин Ан.Л., Будков В.Ю., Ронжин Ал.Л. Технологии формирования аудиовизуального интерфейса системы телеконференций // Автоматизация и современные технологии. № 5. 2011, С. 20-26.

5. C. Alvarez, R. Alarcon, M. Nussbaum. Implementing collaborative learning activities in the classroom supported by one-to-one mobile computing: A design-based process // The Journal of Systems and Software. Vol. 84, 2011, pp. 1961– 1976.

6. R. Kleij, A. Jong, G. Brake, T. Greef. Network-aware support for mobile distributed teams // Computers in Human Behavior, Vol. 25, 2009, pp. 940–948.

7. http://skype.com 8. P. Madiraju, S. Malladi, J. Balasooriya, A. Hariharan, S. Prasad, A. Bourgeois. A methodology for engineering collaborative and ad-hoc mobile applications using SyD middleware // Journal of Network and ComputerApplications, Vol. 33, 2010, pp. 542– 9. J. Covili, S. Ochoa, J. Pino, R. Messeguer, E. Medina, D. Royo. A communication infrastructure to ease the development of mobile collaborative applications // Journal of Network and Computer Applications, Vol. 34, 2011, pp. 1883–1893.

10. S. Dustdar, H. Gall. Architectural concerns in distributed and mobile collaborative systems // Journal of Systems Architecture, Vol. 49, 2003, pp. 457–473.

11. Z. Ruan, E. Ngai, J. Liu. Wireless sensor deployment for collaborative sensing with mobile phones// Computer Networks, Vol. 55, 2011, pp. 3224–3245.

12. http://ru.wikipedia.org/wiki/ (дата обращения: 10.06.2012).

13. http://www.red5.org. (дата обращения: 10.06.2012).

14. A.L. Ronzhin, V.Yu. Budkov. Multimodal Interaction with Intelligent Meeting Room Facilities from Inside and Outside // Springer-Verlag Berlin Heidelberg, S. Balandin et al.

(Eds.): NEW2AN/ruSMART 2009, LNCS 5764, 2009, pp. 77–88.

15. А.И. Савельев Разработка приложения телеконференц-связи для мобильной операционной системы Android // Завалишинские чтения: Сборник докладов / ГУАП, СПб, 2012, С. 176-184.

6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург Моделирование психологически комфортных условий речевого взаимодействия пользователя с информационным мобильным роботом Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии Установление психологически комфортных условий взаимодействия является одной из основных задач при разработке пользовательских интерфейсов к социальным роботам.

Естественность внешнего вида человекоподобных роботов и способов их коммуникации способствует самораскрытию пользователя и повышению эффективности диалога. В статье проанализированы способы оценивания успешности диалога, а также средства регистрации и анализа предпочтений пользователей, необходимые для настройки профиля пользователя и персонифицированного обслуживания информационным роботом.

При разработке пользовательских интерфейсов к социальным сервисным роботам особое внимание уделяется психологическим аспектам человеко-машинного взаимодействия. Естественность интерфейса и эффективность диалога пользователя с роботом зависит не только от используемых модальностей (речь, жесты, сенсорный ввод и т.д.), но и от внешнего вида робота (естественности, степени деталировки и пластичности лица, головы и других частей робота).

Установление эмоционального контакта между человеком и роботом за счет дизайна головы, лица и мимики робота является одной из основных задач при разработке стратегий поведения социальных роботов [1]. Например, человекоподобные роботы способны отображать основные эмоциональные состояния с помощью движений шеи, глаз, бровей, рта и носа. Тем не менее, для снижения себестоимости в большинстве случаев число степеней свободы лица и головы робота сводится к минимуму [2].

Кроме того, многими разработчиками поднимается проблема выбора оптимального положения робота относительно человека для более эффективного взаимодействия. В психологии существует понятие личного пространства человека, в котором выделяются условные зоны [3, 4]: (1) интимная (от 15 до 46 см), в которую разрешается проникнуть только тем лицам, кто находится в тесном эмоциональном контакте с человеком; (2) личная (от 46 до 1,2 метра), куда допускаются знакомые люди; (3) социальная (от 1,2 до 3,6 метров), в которой человек старается держать посторонних людей; (4) общественная (более 3, метра), где происходит общение с большой группой людей. В большинстве случаев личная зона является наиболее предпочтительной для взаимодействия между роботом и человеком.

В то же время на выбор расстояния между человеком и роботом влияет его прикладное назначения. В зависимости от сферы предоставления услуг сервисные роботы можно классифицировать на: личные и общественные. Личные роботы оказывают помощь в домашних условиях, например роботы няни, а общественные – предоставляют сервисы в общественных местах, например в торговых центрах, музеях.

Проектирование диалоговых моделей проводится с учетом знаний о предметной области, а также предварительных экспериментов по взаимодействию пользователей с роботом в условиях, приближенных к реальной эксплуатации. Во многих работах было отмечено, что стиль общения пользователя меняется по мере знакомства с роботом, его функциями и степени полезности, предоставляемых сервисов [5, 6]. Для персонифицированной настройки стиля общения робота с пользователем следует 6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург производить начальное обучение и накапливать информацию о поведении пользователя во время взаимодействия, анализировать и учитывать его предпочтения при дальнейшей разработке интерфейса человеко-машинного взаимодействия.

Оценивание дружелюбности речевых диалоговых систем является многофакторным исследованием и требует значительных временных затрат как на работу пользователейдикторов, так и на последующую обработку результатов экспериментов. Существует широкий спектр метрик, которые применяются для оценки эффективности диалоговых систем [7, 8]. Наиболее простой способ оценивания удовлетворенности пользователя в результате диалога основан на измерении длительности взаимодействия и точности работы системы автоматического распознавания речи. В системе PARADISE используется регрессионная модель для оценки удовлетворенности пользователей на основе анализа успешности выполнения задачи, качества и эффективности диалога [9]. Подобные метрики автоматизированной оценки поведения систем были разработаны в ряде других областей:

оценка BLEU для машинного перевода [10] и оценка ROUGE для реферирования текстов [11].

Экспериментальные исследования с использованием реальных социальных роботов показали, что, по мнению пользователей, наиболее качественным являлось взаимодействие с большим количеством диалогов и высоким быстродействием системы речевого диалога, в то время как взаимодействие на основе голосовых команд не является естественным и не побуждает пользователей к использованию социальных норм общения, характерных для межчеловеческого диалога [2]. Меры, направленные на повышение качества человекомашинного взаимодействия, включают в себя анализ поведения пользователей, персонифицированная настройка сценариев диалога и увеличение возможностей системы, например, способность обнаруживать и исправлять ошибки пользователя.

Далее в статье представлен анализ современных работ, связанных с разработкой социальных роботов, а также описаны особенности информационного мобильного робота, разработанного авторами. Особое внимание уделено анализу программно-аппаратных средств, реализующих поиск и слежение за пользователем, а также регистрацию аудиовизуальных данных, использующихся для выявления предпочтений и настройки профиля пользователя.

2. Анализ психологических аспектов взаимодействия пользователя с социальными роботами В работе [12] описываются психологические факторы, которые влияют на общение людей между собой и которые применимы к человеко-машинному взаимодействию.

Расстояние, на котором происходит взаимодействие, является одним из наиболее важных и исследуемых параметров, от которых зависит безопасность и эффективность диалога [13].

Основное внимание разработчиков уделяется анализу средств поддержания психологически комфортного расстояния между пользователем и роботом в режиме реального времени.

В работе [14] для определения и слежения за пользователем используется комбинация из двух лазерных дальномеров и видеокамеры. Один из дальномеров закреплен на высоте см от пола и используется для поиска ног пользователя, второй дальномер закреплен на расстоянии 80 см от пола и используется для определения торса человека. Видеокамера установлена на уровне 1,5 метра от пола, используется для нахождения лица человека.

Решение о наличии пользователя принимается в случае срабатывания дальномеров и видеокамеры в одном направлении. Изменение положения самого робота оценивается с помощью одометрического датчика. Поскольку робот перемещается по определенной территории, и местонахождение статических препятствий и таких объектов, как стулья заранее известно, то при нахождении пользователя в зоне стульев область поиска его лица корректируется с учетом того, что человек может сидеть. Для каждого нового пользователя составляется список его характеристик (высота, ширина видеообъекта). В процессе слежения за пользователем информация о его физических характеристиках корректируется и заносится 6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург в базу данных. Таким образом, сенсоры, используемые в данной работе, служат не только для определения расстояния до пользователя, но и используются для накапливания личных данных о его предпочтениях и физических характеристиках.

В работе [2] изучается влияние физических свойств робота, его специфических средств выражения эмоций, например, выразительные движения головой, активные движения глаз, бровей; на социальную реакцию человека к роботу. Задача самораскрытия является важным аспектом в общении людей между собой и при создании человекоподобных роботов, способных естественно выражать эмоции, открывается возможность создания доверительных отношений между роботом и пользователем [15].

Целью указанного исследования являлось изучение следующих вопросов. Могут ли особенности дизайна робота повлиять на желание человека раскрывать свою персональную информацию? Как количество степеней свободы шеи робота влияет на отношение человека к роботу и способствует самораскрытию? С большей ли вероятностью пациент раскроет личную информацию роботу, а не доктору? Были выдвинуты две гипотезы: (1) человек более раскован при взаимодействии с роботом, если у робота присутствуют движения шеи; (2) чем экспрессивнее мимика робота, тем больше информации раскрывает человек. Для подтверждения выдвинутых гипотез было проведено два эксперимента: в первом эксперименте робот использовал только жесты рук и жесты рук с движением шеи; второй эксперимент проводился для трех конфигураций головы робота: (1) глаза и брови робота скрыты от пользователя; (2) только глаза скрыты от пользователя, и (3) лицо робота полностью открыто для пользователя. В ходе первого эксперимента с применением телеуправляемого робота была подтверждена первая предложенная гипотеза: общее число слов, число эмоционально-окрашенных слов и частота улыбок увеличивались при использовании роботом не только жестов рук, но и движений шеи. Для второй гипотезы были получены лишь предварительные результаты, которые показали, что она может быть подтверждена при наборе достаточно большого количества статистических данных.

Как меняется стиль взаимодействия при повседневном использовании социального робота в реальном мире проанализировано в работе [6]. Анализ речевых диалогов проводился с целью выявления тематик, которые присущи только межчеловеческому общению, а также проверки: будут ли пользователи следовать социальным нормам общения при взаимодействии с роботом? Приведенные результаты свидетельствуют о том, что примерно половина пользователей при взаимодействии с роботом следовало минимальному уровню социальных норм, присущих межчеловеческому общению, таких как приветствие, прощание и благодарность за оказание помощи. Поскольку приветствие является социальной нормой для людей, то многие пользователи действительно начинали диалог с роботом с приветствия, например: "привет" или "здравствуй" (60%). Некоторые пользователи также в конце взаимодействия прощаются с роботом (24%). Большинство пользователей задают ряд вопросов, не дожидаясь ответных действий системы. И лишь, немногие (2%), проявляли внимание к ответам робота или следили за тем, что робот говорит, задавая после этого уточняющий вопрос. Некоторые пользователи (8%) устанавливали более доверительные отношения с роботом и обращались к нему по имени в начале взаимодействия. Также очень малое количество людей акцентировали диалог на себе (2%), например «я одинок», или «мне скучно». В тоже время, если система будет способна распознавать и реагировать на подобные высказывания, это поможет становлению более доверительных отношений между человеком и роботом.

При общении с роботом-администратором, установленным в здании академической организации, 15% пользователей предпочитали использовать ключевое слово в качестве команды вместо полного предложения, как если бы они общались с человеком [6]. За предоставленную информацию 15% пользователей также поблагодарили робота, даже если робот не правильно распознавал голосовой запрос. Интересно, что люди, которые использовали командный способ диалога, а не полные предложения, оказались более вежливыми по отношению к роботу, чем те, кто использовал полные предложения. Также 6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург интересно что, некоторые пользователи, которые уже общались с роботом, и он не является для них чем-то новым, сообщили роботу о своем эмоциональном состоянии, в то время как другие только спрашивали робота о его возможностях и необходимой справочной информации.

Подводя итоги анализа приведенных примеров экспериментальных исследований, следует отметить, что психологические аспекты человеко-машинного взаимодействия остаются еще недостаточно изученными. Опыт взаимодействия с роботами и степень их одушевления людьми являются наиболее весомыми факторами, влияющими на эффективность и дружественность диалога. Разработка методов и программно-аппаратного обеспечения регистрации поведения и анализа предпочтений пользователей является одной из актуальных проблем при создании социальных роботов с технической точки зрения. В следующем разделе рассматриваются средства, использованные авторами при реализации информационного робота, в частности для определения наличия пользователя на основе дальномеров и аудиовизуального мониторинга окружающего пространства.

3. Технические средства информационного мобильного робота для поиска и слежения за пользователями Определение препятствий и нахождение пользователей — одни из основных задач, которые должны решаться в ходе создания мобильных социальных роботов. Для определения препятствий в большинстве случае эффективно использовать различного вида дальномеры [16]. В нашей работе используются ультразвуковые и инфракрасные дальномеры, веб-камеры и массивы микрофонов, расположенные как показано на рисунке 1.

Робот включает в себя информационную стойку, две рабочие стороны которой имеют одинаковый набор и расположение сенсоров. На рисунке 1 зоны действия аудиовизуальных датчиков представлены в правой части рисунка, а зоны действия дальномеров — в левой.

6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург Рисунок представляет собой схематическое изображение робота на подвижной платформе в горизонтальной проекции. По всему периметру платформы уставлены инфракрасные (ИК) и ультразвуковые (УЗ) дальномеры. Расположение восьми инфракрасных и шести ультразвуковых датчиков на платформе было подобрано таким образом, чтобы свести, так называемые «мертвые зоны», в критических областях (передняя и задняя части робота) к минимуму. В левой части рисунка показана дальность действия УЗ и ИК дальномеров. УЗ дальномеры отличаются большей дальностью действия, но меньшей скоростью срабатывания, чем ИК дальномеры. Спереди и сзади робота установлено по три УЗ дальномера через 45 градусов от центра. Радиус действия УЗ датчиков от 3 м до 20 см и среднее время отклика примерно 70 мс. ИК датчики расположены также спереди и сзади через 22,5 градуса, а также по бокам платформы установлено по одному ИК датчику. Радиус действия ИК датчиков от 1,5 м до 0,2 м, скорость срабатывания примерно 40 мс. ИК дальномеры, расположенные по бокам платформы, обеспечивают определение препятствий сбоку. Использование двух типов дальномеров с разными радиусами действия и временем срабатывания обеспечит своевременное определение препятствия на достаточном расстоянии и высокое быстродействие на малом расстоянии.

В правой части рисунка изображены радиусы действия камер и микрофонов. На роботе установлены по две видеокамеры с каждой стороны информационной стойки с углом обзора 110 градусов [17]. Зона видеомониторинга ограничена пересечением зон видимости камер и расстоянием в два метра от робота. В зоне видеомониторинга производится поиск и отслеживание лиц людей, которые могут начать диалог.

Также на роботе установлены массивы микрофонов, обеспечивающие работу систем аудиолокализации и распознавания речи в зоне речевого диалога. Звуковые сигналы, локализованные вне этой зоны, не учитываются системой распознавания речи. Границы зоны речевого взаимодействия находятся в интервале от 0,3 до 1,5 метров. Минимальное расстояние до пользователя выбрано из соображений безопасности и удобства использования графического пользовательского интерфейса. Максимальная граница служит для фильтрации посторонних фоновых шумов в помещении.

Данные с инфракрасных и ультразвуковых датчиков обрабатываются для исключения ложных срабатываний с помощью усреднения показаний в скользящем окне, размер которого выбран для каждого датчика независимо. При срабатывании датчиков их аналоговые показания преобразуются на бортовом компьютере в расстояние до препятствия.

Текущее положение робота, определяется на основе показаний двух одометрических датчиков установленных на осях шаговых двигателей.

Для нахождения лиц пользователей и записи их видеоданных используются две видеокамеры, расположенные на высоте центра лица человека среднего роста. Определение положения человека и слежение за его лицом реализовано с помощью алгоритма, отслеживающего перемещение набора естественных маркеров-точек лица человека (центр верхней губы, кончик носа, точка между глаз, зрачок правого глаза и зрачок левого глаза), это позволяет увеличить робастность определения координат головы при быстрых движениях и случайных видео шумах [18]. Предложен также специальный метод для того, чтобы отслеживать контрольные точки и автоматически восстанавливать их в рабочей зоне, в случае потери системой. Для основных процедур захвата и обработки видеосигнала применяется библиотека Intel OpenCV.

Для обработки аудиоинформации в роботе установлены Т-образные массивы микрофонов, расположенные на передних панелях робота. Микрофоны используются для работы системы распознавания речи, аудиолокализации источника звука и накопления аудиоданных пользователя. С использованием системы аудиолокализации можно воспринимать звуки, исходящие из области пространства, соответствующей рту пользователя, и отсекать звуки, исходящие из других направлений [19]. Это позволяет существенно повысить качество дистанционного распознавания речи. Алгоритм аудиолокализации основывается на методе GCC с применением весовой функции PHAT [20].

6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург Дикторонезависимая система распознавания русской слитной речи реализована на базе системы SIRIUS [21].

В ходе передвижения робота, происходит постоянный анализ показаний дальномеров.

При срабатывании одного из дальномеров, робот останавливается и производит идентификацию препятствия. Чтобы отличить препятствие от человека используются видеокамеры, с помощью которых происходит поиск лица в предполагаемой области. Если лицо найдено, находится в зоне взаимодействия и направлено на робота, система считает что перед ней пользователь и начинает приветствие и приближается на такое расстояние, чтобы пользователь оказался в зоне речевого диалога. В ходе взаимодействия на основании аудиолокализации источника звука, уточняется положение робота относительно пользователя.

4. Перспективные варианты использования информационного мобильного робота Далее рассмотрим два наиболее перспективных способа использования информационного мобильного робота: 1) в торговом центре (ТЦ); 2) в организации. В первом случае робот находится в постоянно изменяющейся среде в сложных условиях, поскольку в торговых центрах всегда много людей. С помощью дальномеров необходимо производить мониторинг окружающей среды и при возникновении динамического, не отмеченного ранее на карте препятствия, остановить робота, проверить наличие посетителей в зоне видеомониторинга, и, в случае их отсутствия рассчитать маршрут объезда препятствия и продолжить движение. Если посетитель был найден, то следует начать взаимодействие. Также необходимо решить проблему выбора пользователя в случае, если робот обнаружил в зоне взаимодействия нескольких посетителей. Высокий уровень аудиошумов в торговом центре, вероятно, снизит эффективность работы систем аудиолокализации и автоматического распознавания речи, поэтому предпочтение будет отдаваться графическому интерфейсу, а слежение за пользователями осуществляться за счет системы видеомониторинга.

Основными вариантами функционирования робота в ТЦ являются: (1) оказание справочных услуг; (2) вывод рекламы магазинов или товаров; (3) движение на базу. Оказание справочных услуг подразумевает под собой вывод интересующей пользователя информации на экраны робота или озвучивание данных с помощью системы синтеза речи. Кроме того в качестве справки может быть показано текущее местоположение пользователя и робота, маршрут до интересующего пользователя объекта, а также выполнен поиск товаров и услуг по базе данных торгового центра, поиск магазина по названию, или принадлежности к категории товаров, которые в нем продаются. Также необходима возможность производить онлайн заказ интересующего товара в магазине и осуществлять непосредственную связь с представителем магазина. В режиме рекламирования на экран выводится информация о текущих акциях в магазинах, товарах и услугах. В случае низкого заряда аккумуляторов, робот переходит в режим движения на базу, предварительно предупредив об этом пользователя, если в данный момент осуществляется обслуживание посетителя.

При использовании робота на территории государственной или коммерческой организации параметры окружающей обстановки будут отличаться от торгового центра:

меньше уровень шума и число пользователей. Тем не менее, типы решаемых роботом задач остаются прежними, ему необходимо перемещаться по заданной территории и предоставлять услуги справочного характера, например: карту здания, расположение отделов, контактные данные сотрудников. Также должна быть возможность связи с запрашиваемым пользователем отделом с использованием каналов связи робота. Робот должен иметь возможность по запросу пользователя проводить его до места назначения. Поскольку количество сотрудников учреждения ограничено, то создать их профили не является ресурсоемкой задачей, а их применение обеспечит персонифицированный подход к каждому сотруднику. Относительно небольшое количество сотрудников в организации, также позволяет роботу сделать предположение о наличии перед ним потенциального пользователя 6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург в случае обнаружения, не отмеченного на карте препятствия, и сразу начать приветствие без предварительного поиска лица. Это позволит сократить начальную фазу диалога и повысить естественность коммуникации. Тем не менее, в процессе озвучивания приветствия поиск лица осуществляется и при отрицательном результате робот вместо диалога продолжает свой маршрут с учетом границ обнаруженного препятствия.

Проведенный анализ требований к информационному мобильному роботу и особенностей его эксплуатации в торговом центре и в государственной или коммерческой организации показал, что в зависимости от окружающей обстановки и числа потенциальнообслуживаемых пользователей необходимо оптимизировать способы ввода/вывода информации и стратегии диалогов.

5. Заключение Разработка средств определения наличия пользователя и слежения за ним на разных этапах обслуживания: поиск, приветствие, диалог, сопровождение – требует решения ряда вопросов, касающихся психологических аспектов коммуникации, а также способов автоматического анализа поведения человека. Описанный в статье информационный сервисный робот оснащен сенсорами различного типа действия, что позволяет вовремя определить пользователя и отличить его от препятствий на пути движения робота.

Фиксирующаяся в ходе взаимодействия история поведения пользователя используется для выявления его предпочтений и персонифицированного обслуживания в последующие сеансы коммуникации. Работа выполнена в рамках гранта РФФИ № 12-08-01261 и госконтракта № П876 в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 гг.».

Литература 1. Breazeal, C.L. Designing Sociable Robots. MIT Press, 2002.

2. Lee J. K., Breazeal C. Human Social Response Toward Humanoid Robot’s Head and Facial Features // In: Proceedings of CHI’2010, 2010, pp. 4237-4242.

3. Парыгин Б. Основы социально-психологической теории // М.: Мысль, 1971, 352 c.

4. Lambert D. Body Language. Harper Collins, London, 2004.

5. Foster M. E., Giuliani M., Knoll A. Comparing Objective and Subjective Measures of Usability in a Human-Robot Dialogue System // In: Proceedings of the 47th Annual Meeting of the ACL and the 4th IJCNLP of the AFNLP, 2009, pp. 879-887.

6. Lee M. K., Makatchev M. How Do People Talk with a Robot? An Analysis of HumanRobot Dialogues in the Real World // In: Proceedings of CHI’2009, 2009, pp. 3769-3774.

7. Bernsen N.O., Dybkjr L. Multimodal Usability: Human-Computer Interaction Series // Springer 2010, 2010, p.431.

8. Moller S., Engelbrecht K.-P., Schileicher R. Predicting the quality and usability of spoken dialogue systems // Speech Communication 2008, 2008, pp. 730-744.

9. Walker A., Litman D.J., Kamm C.A, Abella A. PARADISE: A framework for evaluating spoken dialogue agents // In: Proceedings of ACL/EACL’1997 ACL Antology, 1997, pp.

10. Papineni K, Roukos S, Ward T and Zhu W.-J. BLEU:A Method For Automatic Evaluation Of Machine Translation // In Proceedings of ACL 2002, ACL Antology, 11. Lin Y. ROUGE: A Package For Automatic Evaluation Of Summaries // In Proceedings of the ACL 2004 Workshop On Text Summarization. ACL Antology, 2004, pp. 74-81.

12. Mead R., Atrash A., Mataric M. J. Proxemic feature recognition for interactive robots:

automating metrics from social sciences // In: Proceedings of ICSR 2011, Springer Verlag Berlin Heidelberg 2011, 2011, pp. 52-61.

6 междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи» АР3 – 2012, 27 – 28 августа 2012, г. Санкт-Петербург 13. Haddadin S., Albu-Schffer A., Hirzinger G. Requirements for Safe Robots:

Measurements, Analysis & New Insights // International Journal on Robotics Research, Vol. 28, No. 11–12, 2009, pp. 1507–1527.

14. Stuckler J., Behnke S. Improving People Awareness Of Service Robots by Semantic Scene Knowledge // In: Proceedings of RoboCup 2010, Springer Verlag Berlin Heidelberg 2011, 2011, pp. 157-168.

15. Фрайден Дж. Современные датчики. Справочник. // М: Техносфера 2006, 587 c.

16. Powers A. and Kiesle S. The advisor robot: tracing people's mental model from a robot's physical attributes // In: Proceedings of the 1st ACM SIGCHI/SIGART conference on Human-robot interaction, ACM 2006, 2006, pp. 218-225.

17. Budkov V., Prischepa M., Ronzhin A. Dialog Model Development of a Mobile Information and Reference Robot // Pattern Recognition and Image Analysis, Pleiades Publishing, Vol. 21, No. 3, 2011, pp. 458–461.

18. Карпов А.А. ICanDo: Интеллектуальный помощник для пользователей с ограниченными физическими возможностями // Вестник компьютерных и информационных технологий, №7, 2007, С. 32-41.

19. Прищепа М.В., Будков В.Ю., Ронжин Ал.Л. Разработка системы интерактивного телевидения с многомодальным доступом // Труды СПИИРАН. Вып. 12, СПб.:

Наука, 2010, С. 50-62.

20. Ронжин Ан.Л., Ронжин Ал.Л. Система аудиовизуального мониторинга участников совещания в интеллектуальном зале // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники, 2011, № 1, С. 153-157.

21. Карпов А., Ронжин A., Лобанов Б., Цирульник Л., Железны М. Разработка бимодальной системы аудиовизуального распознавания русской речи // Информационно-измерительные и управляющие системы, Москва, № 10, Т. 6,

ШЕСТОЙ МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЙ СЕМИНАР

«АНАЛИЗ РАЗГОВОРНОЙ РУССКОЙ РЕЧИ» АР3 - Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук Санкт-Петербургский государственный университет 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., д. 11.



Pages:     | 1 | 2 ||
 


Похожие работы:

«2 Программа разработана на основе ФГОС высшего образования по программе бакалавриата 02.03.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем. Руководитель программы Информационные технологии (очная форма обучения): Артемов Михаил Анатольевич, д.ф.-м.н., зав. кафедрой ПО и АИС. Описание программы: Целью программы является подготовка высококвалифицированных специалистов в области проблем современной информатики, математического обеспечения и информационных технологий;...»

«УДК 519.658 МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ДЛЯ ЗАДАЧ КОМБИНАТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ (ОБЗОР) c О. А. Щербина Таврический национальный университет им. В.И. Вернадского факультет математики и информатики пр-т Вернадского, 4, г. Симферополь, 295007 e-mail: oshcherbina@gmail.com Metaheuristic algorithms for combinatorial optimization problems (Review). Shcherbina O. A. Abstract. We survey metaheuristic algorithms that perform directed random searches of possible solutions of combinatorial optimization...»

«Численные методы и математическое моделирование _ (наименование учебной дисциплины) Уровень основной образовательной программы бакалавриат _ (бакалавриат, магистратура, подготовка специалистов) Направление(я) подготовки (специальность) 011200 Физика _ Профиль(и) Физика наносистем, Прикладная физика Форма обучения очная (очная, очно-заочная (вечерняя), заочная) Срок освоения ООП 4 года (нормативный или сокращенный срок обучения) Цели освоения учебной дисциплины: формирование мировоззрения и...»

«Международный консорциум Электронный университет Московский государственный университет экономики, статистики и информатики Евразийский открытый институт С.А.Орехов, В.А.Селезнев Менеджмент финансово-промышленных групп (учебно-практическое пособие) Москва 2005 1 УДК 334.7 ББК 65.292 О 654 Орехов С.А., Селезнев В.А. МЕНЕДЖМЕНТ ФИНАНСОВО-ПРОМЫШЛЕННЫХ ГРУПП: Учебно-практическое пособие / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. — М.: МЭСИ, 2005. — 176 с. ISBN...»

«ПРАВОВЫЕ АКТЫ МЭРии ГОРОДА НОВОСиБиРСКА  ПОСТАНОВЛЕНиЯ МЭРиЯ ГОРОДА НОВОСиБиРСКА ПОСТАНОВЛЕНиЕ От 31.12.2009 № 587 Об утверждении Требований к технологическим, программным и лингвистическим средствам обеспечения пользования официальным сайтом города Новосибирска В соответствии с частью 4 статьи 10 Федерального закона от 09.02.2009 № 8-ФЗ Об обеспечении доступа к информации о деятельности государственных органов и органов местного самоуправления, ПОСТАНОВЛЯЮ: 1. Утвердить Требования к...»

«ПРАВИТЕЛЬСТВО МОСКВЫ КОМИТЕТ ПО АРХИТЕКТУРЕ И ГРАДОСТРОИТЕЛЬСТВУ УКАЗАНИЕ от 20 февраля 1998 г. N 7 ОБ УТВЕРЖДЕНИИ ПОСОБИЯ К МГСН 2.02-97 ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОТИВОРАДОНОВОЙ ЗАЩИТЫ ЖИЛЫХ И ОБЩЕСТВЕННЫХ ЗДАНИЙ 1. Утвердить и ввести в действие для использования проектными организациями, осуществляющими проектирование жилых и общественных зданий для строительства в г. Москве и лесопарковом защитном поясе, разработанное НИИ строительной физики РААСН по заказу Москомархитектуры пособие к МГСН 2.02-97...»

«Кирикчи Василий Павлович Эволюция развития, организация и экономические аспекты внедрения IPTV Специальность: 5А522104 – Цифровое телевидение и радиовещание Диссертация на соискание академической степени магистра Работа рассмотрена Научный руководитель и допускается к защите к.т.н., доцент Абдуазизов А.А. зав. кафедрой ТВ и РВ к.т.н., доцент В.А. Губенко (подпись) (подпись) _ 2012...»

«Министерство образования Республики Башкортостан ГАОУ СПО Стерлитамакский колледж строительства, экономики и права Учебно-методический комплекс по дисциплине ЕН 03. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА основной профессиональной образовательной программы (ОПОП) по специальности СПО 230115 Программирование в компьютерных системах базовой подготовки Разработала : ДОЛГИХ Е.А. 2013 Одобрено на заседании предметно- УТВЕРЖДАЮ цикловой комиссии специальности 230115 Программирование в Зав....»

«Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Дальневосточный государственный университет путей сообщения Институт управления, автоматики и телекоммуникаций полное наименование института/факультета УТВЕРЖДАЮ Заведующий кафедрой Чехонин К.А. подпись, Ф.И.О. 20_г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА дисциплины Информатика полное наименование дисциплины для направления подготовки (специальности) 230400 Информационные системы и технологии код и наименование...»

«ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2008 Филология № 2(3) УДК 811.161.1 О.И. Блинова СЛОВАРЬ ФИТОНИМОВ СРЕДНЕГО ПРИОБЬЯ КАК ИСТОЧНИК ДИАЛЕКТНОЙ МОТИВОЛОГИИ* Статья посвящена источниковедческому исследованию возможностей использования Словаря фитонимов Среднего Приобья для нужд диалектной мотивологии. Рассматриваются информативные возможности словаря для решения задач описательного, функционального и лексикографического аспектов мотивологии. Источниковедческий аспект той или иной...»

«О.В.Иванов СТАТИСТИКА учебный курс для социологов и менеджеров Часть 2 Доверительные интервалы Проверка гипотез Методы и их применение Москва 2005 Иванов О.В. Статистика / Учебный курс для социологов и менеджеров. Часть 2. Доверительные интервалы. Проверка гипотез. Методы и их применение. – М. 2005. – 220 с. Учебный курс подготовлен для преподавания студентамсоциологам и менеджерам в составе цикла математических дисциплин. Соответствует Государственному образовательному стандарту высшего...»

«Annotation Русская рулетка и лидеры бизнеса, классическая история и финансовые спекуляции, поэзия и математика, Шерлок Холмс и научные войны - все есть в этом очаровательном проникновении в к), как мы соприкасаемся и взаимодействуем с госпожой Удачей. 1.сли ваш сосед достигает успеха на фондовой бирже, это потому, что он гений или везунчик? Когда мы ошибочно принимаем удачу (а мастерство, мы превращаемся в одураченных случайностью, предостерегает математик и менеджер по страхованию рисков...»

«Стандарт университета ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТОВ НА ПЕРВОЙ СТУ 2.2-2013 СТУПЕНИ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ПО ОЧНОЙ ФОРМЕ ОБУЧЕНИЯ Предисловие 1 РАЗРАБОТАН Учреждением образования Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ИСПОЛНИТЕЛИ: Прытков В.А. – декан ФКСиС Лукашевич М.М. – зам. декана ФКСиС Баркова Е.А. – доцент кафедры ВМ Серебряная Л.В. – доцент кафедры ПОИТ Волорова Н.А. – доцент кафедры информатики Дорошевич И.Л. – ассистент кафедры физики Ермолович Д.В. – доцент...»

«В Ы С Ш Е Е П Р О Ф Е СС И О Н А Л Ь Н О Е О Б Р А З О В А Н И Е ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЮРИСПРУДЕНЦИИ Под редакцией заслуженного юриста России, проф. С. Я. Казанцева Допущено Научно-методическим советом по информатике при Министерстве образования и науки РФ в качестве учебного пособия по дисциплине ЕНФ02 Информатика и математика для студентов высших учебных заведений, обучающихся по дисциплине Юриспруденция УДК 34:002(075.8) ББК 32.81:67я73 И741 Р е ц е н з е н т ы: доцент кафедры...»

«ИСТОРИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ ИНФОРМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ Введение Цели, задачи, структура курса Целью изучения дисциплины История и методология информатики и вычислительной техники является: обобщение и систематизация знаний об истории развития информатики и вычислительной техники; анализ предпосылок формирования тенденций развития вычислительных и информационных ресурсов в историческом аспекте; формирование представления о методологии научных исследований; освоение методов...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ Высшего профессионального образования Тверской государственный университет УТВЕРЖДАЮ Декан факультета ПМиК _А.В.Язенин 2012 г. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС по дисциплине БУХГАЛТЕРСКИЙ УЧЕТ для студентов 3 курса очной формы обучения направление 080801.62 – Прикладная информатика Обсуждено на заседании кафедры Составитель: экономики К.э.н., доцент 26 января 2012 г. Протокол № 5 _Смородова А.А. Зав. кафедрой Горшенина Е.В. Тверь 1....»

«Содержание НОВОСТИ МЕСЯЦА ИТОГИ РАБОТЫ ПРЕДПРИЯТИЙ ПИЩЕВОЙ И ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ РОССИИ ЗА ЯНВАРЬ-МАЙ 2012 Г ОХРАНА ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ И БЕЗОПАСНОСТЬ А. А. Кудряшева, д-р техн. наук, д-р биол. наук, д-р мед. наук, профессор, Международная академия информатизации; О. П. Пресняко ОПРОВЕРЖЕНИЕ МОНИТОРИНГ РЕЦИКЛИНГА В ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ А. Б. Киладзе, канд. техн. наук, Институт проблем экологии и эволюции им. А. Н. Северцова РАН ПРОБЛЕМЫ ТЕРМИНИРОВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИ ЧИСТЫХ МОЛОЧНЫХ...»

«5. Справка об организационно-методическом сопровождении Олимпиады школьников “Шаг в будущее” по общеобразовательному предмету Информатика 5.1. Состав оргкомитета Олимпиады школьников Шаг в будущее по общеобразовательному предмету информатика Председатель Александров Анатолий Александрович ректор МГТУ им. Н.Э.Баумана Заместители председателя Федоров Игорь Борисович президент МГТУ им. Н.Э. Баумана Падалкин Борис Васильевич первый проректор – проректор по учебной работе Ягодников Дмитрий...»

«Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования ПОВОЛЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ И ИНФОРМАТИКИ РУКОВОДЯЩИЙ РД ПГУТИ 1.14.6 - 2010 ДОКУМЕНТ Система управления качеством образования ПОДГОТОВКА КАДРОВ ВЫСШЕЙ КВАЛИФИКАЦИИ В ПГУТИ (АСПИРАНТУРА, ДОКТОРАНТУРА) Положение Самара 2010 РД ПГУТИ 1.14.6 - 2010 ПОДГОТОВКА КАДРОВ ВЫСШЕЙ КВАЛИФИКАЦИИ В ПГУТИ (АСПИРАНТУРА, ДОКТОРАНТУРА) Положение Предисловие 1 РАЗРАБОТАН Отделом аспирантуры Исполнитель:...»

«Система менеджмента качества СТО-ПСП-02-01-2012 ФГБОУ ВПО ПЕРМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГУМАНИТАРНО-ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Положение о кафедре информатики и вычислительной техники ПГГПУ УТВЕРЖДАЮ Ректор ПГГПУ А.К. Колесников 2 0 ^ г. ПОЛОЖЕНИЕ О КАФЕДРЕ ИНФОРМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ ПГГПУ Система менеджмента качества СТО-ПСП-02-01-2012 ФГБОУ ВПО ПЕРМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГУМАНИТАРНО-ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Положение о кафедре информатики и вычислительной техники ПГГПУ Предисловие ]....»




 
© 2014 www.kniga.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, пособия, учебники, издания, публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.