Содержание

Введение. 3

1. Автоматизированное распознавание речи. 5

2. Потоки сообщений и документов. 9

Заключение. 13

Список используемой литературы.. 15

Введение

Технология при переводе с греческого (techne) означает искусство, мастерство, умение, а это не что иное, как процессы1.

Информация является одним из ценнейших ресурсов общества наряду с такими тради­ционными материальными видами ресурсов, как нефть, газ, полезные ископаемые и др., а значит, процесс ее переработки по аналогии с процессами переработки материальных ре­сурсов можно воспринимать как технологию. Тогда справедливо следующее определение.

Информационная технология — процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных (первичной инфор­мации) для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления (информационного продукта)2.

Цель информационной технологии – производство информации для ее анализа чело­веком и принятия на его основе решения по выполнению какого-либо действия.

Известно, что, применяя разные технологии к одному и тому же материальному ресур­су, можно получить разные изделия, продукты. То же самое будет справедливо и для техно­логии переработки информации.

Информационная технология является наиболее важной составляющей процесса использо­вания информационных ресурсов общества. К настоящему времени она прошла несколько эволюционных этапов, смена которых определялась главным образом развитием научно-технического прогресса, появлением новых технических средств переработки информации. В современном обществе основным техническим средством технологии переработки ин­формации служит персональный компьютер, который существенно повлиял как на концеп­цию построения и использования технологических процессов, так и на качество результатной информации. Внедрение персонального компьютера в информационную сферу и применение телекоммуникационных средств связи определили новый этап разви­тия информационной технологии и, как следствие, изменение ее названия за счет присоеди­нения одного из синонимов: «новая», «компьютерная» или «современная»1.

Информационная технология является процессом, состоящим из четко регламентиро­ванных правил выполнения операций, действий, этапов разной степени сложности над дан­ными, хранящимися в компьютерах. Основная цель информационной технологии – в результате целенаправленных действий по переработке первичной информации получить необходимую для пользователя информацию.

Информационная система является средой, составляющими элементами которой явля­ются компьютеры, компьютерные сети, программные продукты, базы данных, люди, раз­личного рода технические и программные средства связи и т.д. Основная цель информационной системы — организация хранения и передачи информации. Информа­ционная система представляет собой человеко-компьютерную систему обработки инфор­мации2.

Реализация функций информационной системы невозможна без знания ориентирован­ной на нее информационной технологии. Информационная технология может существовать и вне сферы информационной системы.

Таким образом, информационная технология является более емким понятием, отра­жающим современное представление о процессах преобразования информации в ин­формационном обществе. В умелом сочетании двух информационных технологий — управленческой и компьютерной — залог успешной работы информационной системы.

 

1. Автоматизированное распознавание речи

В данном вопросе описана архитектура систем распознавания речи, пригодных для использования в автоматизированных системах обслуживания. Применение распознавания речи в автоматизированных информационных системах обслуживания предоставляет населению новый способ доступа к информационно-справочным, сервисным и интеллектуальным услугам.

Среди новых технологий распознавание речи становится одним из ведущих направлений развития систем массового обслуживания. Помимо исключительного удобства для населения, системы с распознаванием речи (СРР) умножают доходы владельцев систем путем привлечения дополнительной клиентуры и за счет замены операторов компьютерными системами с голосовым интерфейсом. В развитии  и широком внедрении таких систем заинтересованы также производители высокотехнологичного оборудования, применяемого в них.

В середине прошлого столетия в СССР  и в других странах проводилось множество исследований по проблеме распознавания устной речи1. Однако уровень развития вычислительной техники не позволил довести эти исследования до широкого практического применения. В настоящее время работы по распознаванию речи получили большое развитие в США, Европе и Японии, где им придается большое значение. Прогнозируется, что через несколько лет распознавание  речи станет доминировать на рынке компьютерных систем самого разного назначения.

Услуги этих систем станут доступны практически всему населению Земли, и это будет настоящей революцией в области информатики и управления1.

Установка системы распознавания речи с доступом в реальную базу данных решит многие проблемы, обеспечив дружественный круглосуточный голосовой интерфейс с любым пользователем, позвонившим по телефону.

Многие фирмы-производители СРР на Западе уже предложили на рынок свои системы распознавания речи. Однако далеко не все они пригодны для использования в АСМО. Основные требования к СРР, планируемым для применения в АСМО, состоят в их способности распознавать слитную речь, быть дикторонезависимыми и иметь высокую точность распознавания.

Архитектура распознавания речи. Системы распознавания речи строятся на принципах открытой архитектуры клиент/сервер, которая обеспечивает гибкость и масштабируемость приложений. В состав системы, как правило входят диспетчер и ряд технологических серверов. Технологические серверы ориентированы на выполнение своих функций: управление входным и выходным аудиопотоком, распознавание речевых сигналов, понимание речи, управление диалогом, преобразование текста в речь.

Модуль распознавания речи. Процесс распознавания речи может быть разделен на две основные фазы: оцифровка и декодирование. Алгоритмы декодирования являются очень важной частью систем распознавания. От них во многом зависит точность распознавания и, как следствие, работоспособность всей системы. Эти алгоритмы разные у разных фирм и постоянно совершенствуются с тем, чтобы добиться увеличения точности.

Акустические модели могут содержать образцы как целых слов, так и отдельных частей слов. Наиболее точными с точки зрения распознавания являются модели, основанные на распознавании слов  целиком. Однако они могут использоваться лишь в системах со словарями небольшого размера, что неприменимо ля сколько-нибудь серьезных систем массового обслуживания. Процесс произношения моделируется с помощью аппарата скрытых марковских цепей или нейронными сетями1. Использование последних дает лучшую точность, но требует трудоемкого процесса обучения настройки системы. Скрытые марковские модели получили наибольшее распространение в системах распознавания речи и при некоторой  настройке могут давать вполне приемлемые результаты.

В процессе распознавания входного предложения этот аппарат применяется неоднократно, начиная от распознавания фонем и кончая всем предложением. Для сокращения числа состояний и ускорения процесса обязательно используются фонетические и языковые модели, учитывающие особенности построения слов и фраз в языке, а также ограниченность словаря конкретного приложения.

Входом модуля распознавания речи является одна или N наилучших гипотез того, как система поняла входную фразу, с указанием вычисленной ею вероятности каждой этой гипотезы.

Понимание речи. Модуль понимания речи ищет смысл в той последовательности слов, которую передает ему модуль распознавания.

С точки зрения понимания произнесенной речи системы можно подразделить на лексические и семантические2.

Лексические системы появились раньше других и являются более простыми. Эти системы ищут в поступившей фразе разрешенные слова (ключевые слова для данного этапа диалога). В таких системах компьютер задает клиенту такой вопрос, на который он может ответить только определенным словом или фразой. Именно эти слова или их варианты компьютер ищет в ответе.

Развитием лексических систем можно считать системы, которые позволяют вводить в ответ слова-наполнители, которые не распознаются системой или распознаются с более низким порогом достоверности. Несмотря на простоту, такие системы вполне имеют право на существование.

Семантические системы используются структуру входного предложения, чтобы определить его смысл. Эти системы ориентированы на распознавание естественного языка. В исходном предложении ищутся части речи и определяются отношения между словами. В результате каждое предложение разделяется на грамматические компоненты (подлежащее, дополнение, сказуемое, предлог и т.д.), а затем из этих элементов формируется семантический пакет, состоящий из действия, объекта, его качества, места действия и др., который определяет смысл исходной фразы и конкретное содержание сказанного. Такой подход к построению системы понимания речи является более универсальным.

Управление диалогом. Здесь программируется свойство системы поддерживать беседу с клиентом. Модуль управления диалогом является не менее важной частью систем, чем модули распознавания и понимания речи. Именно этот модуль представляет лицо системы перед клиентом. По тому, как он работает, клиент будет судить о всей системе.

Наиболее распространены сейчас системы с диалогом, в котором инициатива принадлежит компьютеру, а человек должен сделать выбор из подсказок системы, и системы со смешанной инициативой, в которых человеку предоставляются некоторые возможности добавить что-то в свой ответ сверх оговоренного в подсказках или задать вопрос, прервав текущую тему диалога.

Развитием систем с управляемым диалогом являются системы, поддерживающие естественный диалог. Цель таких разработок – создать такие системы, в которых клиент мог бы сказать все что угодно, а компьютер будет отвечать ему так, как если бы это был человек. Поддержка естественного диалога возможна для систем с семантическими модулями распознавания речи. В случае, если компьютер не может интерпретировать запрос никаким образом, он может сказать, что он не знает, как ответить, и предложить клиенту уточнить запрос.

Управление входным и выходным аудиопотоком. Поскольку основными пользователями технологических систем с распознаванием речи являются люди с телефонными аппаратами, в этих системах необходимо реализовывать все функции поддержки телефонных соединений на требуемом уровне качества. К ним относится функция определения начала голосового трафика, эхоподавление, буферирование начального сигнала. Все эти функции могут выполняться как в главной машине, так и в современных голосовых телефонных платах.

Их всего сказанного можно сделать вывод о том, что применение распознавания речи позволяет существенно расширить возможности различных интерактивных приложений в автоматизированной системе обслуживания населения, предоставляя новый способ доступа к информационно-справочным, сервисным и интеллектуальным услугам.

Системы с распознаванием речи должны быстро найти применение во многих сферах массового обслуживания населения. В качестве первого примера можно назвать систему «Сирена»1. По мнению авторов, в ближайшие годы ССР начнут использоваться во всех видах информационных систем на транспорте, в зрелищных предприятиях, в индустрии связи, в банках, аптеках, в муниципальных и правительственных системах в рамках развертывания проектов электронного правительства и в других автоматизированных системах обслуживания.

2. Потоки сообщений и документов

Вследствие постоянного нарастания темпов развития   информационных технологий, увеличения потоков информации, а, соответственно и пото-ков документов, возникает проблема, связанная, как правило, с невысокой эффективностью, а иногда и с неспособностью системы бумажного документооборота обеспечить наиболее полный информационный обмен организации1.

В связи с этим для повышения эффективности управления предприятий возникает необходимость внедрения одной из существующих систем электронного документооборота. В такой системе обеспечивается ведение единой документационной базы данных, отражающей все этапы жизни документов. В базе данных содержатся сведения о каждом зарегистри-рованном документе, о резолюциях и поручениях, связанных с ним, о его движениях от одного сотрудника к другому.

В качестве возможных решений по внедрению систем электронного документооборота в настоящее время уже многие компании могут предложить ряд решений отечественных и зарубежных разработчиков программного обеспечения, которые в комплексе могут решить поставленную задачу и сделать задел на перспективу для существенного повышения эффективности управления предприятием.

В настоящий момент специалистами различных компаний осуществля-ется внедрение систем электронного документооборота на крупнейших предприятиях страны, например, в управлении железной дороги.

Для того чтобы внедрять подобные новейшие технологии в массовое пользование, необходимо обладать профессионально подготовленными и сертифицированными специалистами, а это немаловажно.

Внедрение системы электронного документооборота позволит: обеспе-чить эффективное функционирование организации, как слаженного организма; улучшить исполнительскую дисциплину за счет возможности контроля прохождения документа на всех этапах его существования; экономить время на всех этапах деятельности сотрудников; организовать единое информационное пространство организации; организовать защиту информации и ее безопасное хранение за счет применения средств электронно-цифровой подписи и криптографии; достижение высокой степени независимости работы над документами от личных качеств персонала, за счет автоматического исполнения большинства формальных действий; организация единого централизованного хранилища документов, его оптимальная систематизация.

Основная концепция, заложенная в данную систему при ее построении, это – принцип работы от первичных документов, на основании которых и формируется единая база данных по работникам.

Каждая в отдельности взятая служба поддерживает свой объем информации, который логически увязан и непротиворечив с информацией вводимой другими службами. Иными словами, информационные потоки, обрабатываемые системой, представляют собой набор документов и сообщений, взаимодействующих между собой.

При этом, чем большее количество служб задействуется при работе с системой, тем равномернее распределение обработки данных по отделам и эффективней конечный результат от ее внедрения.

Система предоставляет возможность единовременной обработки данных, различной степени детализации, а также различную компоновку режимов ввода данных.

Технология работы с системой обработки данных может быть изменена в зависимости от используемых схем и уровней детализации ввода и обработки данных на предприятии. Для дополнительного контроля и ввода информации система предусматривает наращивание дополнительными специальными модулями и режимами. Например, решение задач Отдела техники безопасности, мед. пункт, проходная и т.д. В этом случае информационные потоки (документы) последовательно или параллельно проводятся через эти отделы.

Система дополнительно предусматривает событийный вариант обработки документов. Это значительно позволяет повысить эффективность работы служб управления персоналом.

Событие в системе может являться информационным или требующим каких либо действий от пользователя. К каждому событию привязан ряд документов или модуль, позволяющий отрабатывать это событие. Тем самым система используется как «активный» проводник (помощник), а не как дополнительная работа для работников служб, обеспечивающих ввод первичных данных.

Заключение

Исходя из анализа рассмотренных в данной работе вопросов, можно сделать некоторые выводы.

Применение современных информационных технологий поможет решить важнейшие проблемы: за счет внедрения компьютерной техники и программного обеспечения на высшем уровне руководства будут поддерживаться сложные методы принятия решений, а на оперативном и среднем уровнях – собираться и обрабатываться необходимая информация1. Управление использует исходную информацию с одной стороны, как предмет труда, на входе в систему, а с другой – имеет на выходе результатом (продуктом) также информацию в виде обоснования управленческих решений. Особенности информации как предмета труда в следующем:

·                    возможность многократного использования;

·                    быстрое устаревание и потеря ценности при несвоевременном предоставлении;

·                    саморазвитие (переход к новому качеству по мере накопления объемов);

·                    относительно низкая стоимость хранения и копирования, необходимость применения комплекса организационных, программных, аппаратных, законодательных мер по ее защите.

Из всего вышесказанного вытекает необходимость ее автоматизи-рованной обработки информации на основе применения современных информационных технологий. В то же время автоматически внедрение компьютерных технологий эффекта не приносит, наоборот: на первых порах наблюдается снижение эффективности, поскольку до сих пор еще наблюдается низкий уровень квалификации персонала, его неготовность к работе в новых условиях и соответственно недоверие к рекомендациям программ; сопротивление любым нововведениям, желание работать по-старому; принятие решений не на основе изучения информационных потоков и функций подразделений и работников предприятия, а на основе пожеланий руководства, субъективный подход, автоматизация без наведения порядка в организации.

Список используемой литературы

1.     Белов В.П. Новые информационные технологии для поддержки управления предпринимательским риском. II-я Международная конференция «Информационно-аналитическое обеспечение управления предпринима-тельскими рисками». Доклад. 1997.

2.     Винцюк Т.К. Анализ, распознавание и интерпретация речевых сигналов. Киев: Наукова Думка, 1987.

3.     Жожикашвили В.А., Вертлиб В.А., Ребортович Б.И., Петухова Н.В., Фархадов М.П. Автоматизированные системы управления процессами массового обслуживания нового поколения. Труды Института проблем управления РАН, том IV, М.: ИПУ РАН им. В.А.Трапезникова. 2000.

4.     Жожикашвили В.А., Вишневский В.М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.

5.     Жожикашвили В.А., Жожикашвили А.В., Петухова Н.В., Ребортович Б.И., Фархадов М.П. Построение структуры человеко-машинного интерфейса для автоматизированных систем массового обслуживания нового поколения. // Автоматизация и современные технологии. № 3, 2000.

6.     Жожикашвили В.А., Жожикашвили А.В., Петухова Н.В., Фархадов М.П. Применение распознавания речи в автоматизированных системах массового обслуживания. // Автоматизация и современных технологии. 2003. № 11.

7.     Ли У. и др. Методы автоматического распознавания речи. М.: Мир, 1983.

8.     Рабинер Р.Л. Скрытые марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи: Обзор. ТИИЭР, 1989, т. 77, № 2.

9.     Гаймфуллин Б.Н., Антипина Г.С. Современные информационные технологии. Обучение и консалтинг. – М.: Синтег, Интерфейс-ПРЕСС, 2000. – 176 с.

10.                       Информатика. Новый систематизированный толковый словарь-справочник. (Введение в современные информационные и телекоммуникационные технологии в терминах и фактах). – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. – 760 с.

11.                        Баранов Д.В. Современные информационные технологии. Учебное пособие. Томск: ИДО (ТУСУР), 2003. – 220 с.

12.                       Гаврилов Э. Стратегические цели информационных технологий в современной компании. // Финансовая газета. № 17, апрель 2004.

---

1 Баранов Д.В. Современные информационные технологии. Учебное пособие. Томск: ИДО (ТУСУР), 2003. - с. 12.

2 Там же. – с. 14.

1 Гаймфуллин Б.Н., Антипина Г.С. Современные информационные технологии. Обучение и консалтинг. – М.: Синтег, Интерфейс-ПРЕСС, 2000. – с. 21.

2 Информатика. Новый систематизированный толковый словарь-справочник. (Введение в современные информационные и телекоммуникационные технологии в терминах и фактах). – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. – с. 67.

1 Ли У. и др. Методы автоматического распознавания речи. М.: Мир, 1983; Винцюк Т.К. Анализ, распознавание и интерпретация речевых сигналов. Киев: Наукова Думка, 1987; Рабинер Р.Л. Скрытые марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи: Обзор. ТИИЭР, 1989, т. 77, № 2.

1 Жожикашвили В.А., Вертлиб В.А., Ребортович Б.И., Петухова Н.В., Фархадов М.П. Автоматизированные системы управления процессами массового обслуживания нового поколения. Труды Института проблем управления РАН, том IV, М.: ИПУ РАН им.В.А.Трапезникова. 2000; Жожикашвили В.А., Жожикашвили А.В., Петухова Н.В., Ребортович Б.И., Фархадов М.П. Построение структуры человеко-машинного интерфейса для автоматизированных систем массового обслуживания нового поколения. // Автоматизация и современные технологии. № 3, 2000.

1 Рабинер Р.Л. Скрытые Марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи: Обзор. ТИИЭР, 1989, т. 77, № 2.

2 Жожикашвили В.А., Жожикашвили А.В., Петухова Н.В., Фархадов М.П. Применение распознавания речи в автоматизированных системах массового обслуживания. // Автоматизация и современных технологии. 2003. № 11. – с. 24.

1 Жожикашвили В.А., Вишневский В.М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.

1 Белов В.П. Новые информационные технологии для поддержки управления предпринимательским риском. II-я Международная конференция «Информационно-аналитическое обеспечение управления предпринима-тельскими рисками». Доклад. 1997.

1 Гаврилов Э. Стратегические цели информационных технологий в современной компании. // Финансовая газета. № 17, апрель 2004.