K-INFO
HU
EN
Belépés

Beszédinformációs rendszerek

Speech Information Systems
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
Tantárgy neve (magyarul, angolul)
Beszédinformációs rendszerek
Speech Information Systems
Tantárgykód BMEVITMAD02
Tantárgyjelleg
Képzési szint
Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)
Kurzustípus elmélet gyakorlat laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti) 2 0 2
jelleg (kapcsolt/önálló) kapcsolt
Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa félévközi érdemjegy
Tantárgy kreditértéke 5
Tantárgyfelelős
DR. Németh Géza
beosztás: egyetemi tanár
Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység
Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszék
Kar Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Tantárgy weboldala http://smartlab.tmit.bme.hu/oktatas-beszedinformacios-rendszerek
Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege
Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

1. Bevezetés


Miért fontos a beszédtechnológia? Milyen főbb elemekből épül fel egy beszédinformációs rendszer (pl. intelligens személyi asszisztens)?


A nyelv, a beszéd és a szöveg az emberi kommunikációban. A természetes beszédlánc elemei és működésük. Az emberi beszédkeltés, a beszédészlelés és a beszédmegértés alapfogalmai. A beszéd akusztikai szerkezetének legfontosabb jellemzői. A beszéd szintjei, redundanciája, a hordozott kiegészítő információk.


2., 3, Elemi jelfeldolgozás, beszédkódolás és tömörítés


A beszédkódolás szerepe a digitális beszédtárolás, valamint az infokommunikációs hálózatok rendszereiben. A beszéd továbbításához, tárolásához és elemzéséhez szükséges elemi jelfeldolgozási lépések megismerése, figyelembe véve a beszéd speciális tulajdonságait. Beszéd/csend és más akusztikus jelek megkülönböztetése. A beszédkódolás alapvető módszerei, az aktuálisan elterjedt formátumok megismerése. A kódolás hatása más beszédtechnológiai eszközökre. A kódolt beszéd minősítése (érthetőség, természetesség).


4, Beszédválaszú rendszerek alapok


A gépi beszédkeltés alapfogalmai (kötött, kötetlen és vegyes szókészlet). A kötött szókészletű akusztikai adatbázis tervezési szempontjai és megvalósításnak lépései. Vegyes rendszerek kialakításának indokai, megoldási lehetőségei. Nagy hanghűségű prozódia módosítási algoritmusok. Kötetlen szókészletű (text-to-speech és concept-to-speech) rendszerek felépítése, alapvető osztályai.


5, 6 A beszéd- és szövegadatbázisok jelentősége, Szövegfeldolgozási technikák


Adatbázisok leírása, tervezése, feldolgozási módszereik. Az akusztikus környezet szerepe. Felismerő létrehozásának fázisai megismerése. Adatbázisok Szótárkészlet Adatbázisok automatikus bővítése, adaptivitás. A prozódia szerepe. Többnyelvű rendszerek kialakítása. Fejlesztői környezetek és eszközök. Gépi tanításhoz optimalizált adatbázisok előállítása. Központozások kezelése, szöveg elő- és utófeldolgozás.


7, 8, Fejlett beszédválaszú rendszerek


Egységes szövegábrázolási, szövegelemzési és átalakítási feladatok és kapcsolódó adatbázisok. Kötetlen szókészletű akusztikus adatbázisok tervezési szempontjai és elkészítésük módszerei. Beszédválasz szövegkorpuszának kialakítása. Az adatbázis elkészítése, módosítása, és ezek algoritmusai. A prozódia (hangmagasság, hangerő, ritmusváltozás) jelentősége és megvalósítása. Többhangú rendszerek és automatikus hangkonverzió. Többnyelvű rendszerek. Nyelvdetekció, ékezetesítés. Egységes hangjelölési rendszerek. Fejlesztői környezetek. A rendszerek automatizált megvalósításának algoritmusai, gépi tanulás alapú megoldások.


9, Beszéd alapú osztályozás


A beszéd osztályozás fogalma, felhasználási területei. Hangalapú beszélőazonosítás alapfogalmai, beszélő azonosítás és igazolás, UBM, likelihood-ratio framework. Voice activity detection. Az alkalmazott eljárások matematikai alapjainak bemutatása. Az alkalmazott gépi tanulás alapú eljárások. A beszélőazonosítás felhasználása a gyakorlatban.


10, 11 Beszédfelismerés


A beszédfelismerés alapfogalmai és alapvető architektúrái.
Referencia-bázisú mintaillesztés. A beszédfelismerés MAP alapegyenlete. Rejtett Markov-modellek (HMM) alkalmazása a beszéd-szöveg átalakításban. Akusztikus, kiejtési és nyelvi modellezés, tudásforrás-integráció a WFST (Weighted Finite State Transducer) keretrendszerben. Hibrid HMM-neurális és end-to-end neurális megközelítések beszédfelismerésre. CTC (Connectionist Temporal Classification) tanítás. Korszerű neurális architektúrák beszédfelismerésre. Önfelügyelt és felügyelet nélküli beszéd-szöveg átalakítási technikák. Modellek alkalmazásra szabása, finomhangolás. Szöveg írott formájának visszaállítása. Offline és online beszédfelismerés, a diktálás folyamata.


12, Beszédinformációs rendszerek tervezésének és megvalósításának lépései.


Tipikus alkalmazási környezetek, meghatározó alkalmazói rendszerek (pl ügyfélszolgálat automatizálás, egészségügy, rehabilitáció). A vállalati akusztikai arculat fogalma és színvonalas biztosításának módszerei.


13, 14 Beszédfunkciók alkalmazása információs rendszerekben


Beszéddel informáló dialógus rendszerek alapfogalmai. Rendszer vezérelt, felhasználó vezérelt és vegyes kezdeményezésű rendszerek. DTMF és beszédfelismerő alapú vezérlés beszédválaszú rendszerekben. Uni- és multimodális rendszerek. Modalitás konverzió és szerepe a globális személyes kommunikációs rendszerekben.  

A laborok tematikája:


1. labor: Alapvető beszédakusztika, Energia mérés, módosítás, spektrum előállítás, elemzés, F0 mérés
2. labor: Kvantálás, mintavételezés, beszédtömörítés, beszédszerkesztés
3. labor: Beszédszintézis
4. labor: Beszélőazonosítás
5. labor: Beszédfelismerés
6. Labor: Dialógus rendszerek összeállítása (pl. chatbot)

 

Az emberi információ-kezelés és kommunikáció alapja a természetes beszédlánc (beszélő ember - levegő - hallgató ember) működése. A beszédinformációs rendszerek a természetes beszédlánc egy vagy több elemének mesterséges informatikai megvalósítását (pl. beszédfelismerés, beszédszintézis stb.) integrálják az információ gyűjtésével, tárolásával, feldolgozásával és/vagy az ahhoz való hozzáféréssel kapcsolatos folyamatokba. Napjainkban számos gyakorlati alkalmazásban megjelentek a nagyméretű, egyre jobban integrált és automatizált beszédinformációs rendszerek (pl. okostelefonok, TV-k, tabletek automatizált beszédfunkciói, hívásközpontok, tele-banking, mint Apple Siri asszisztens, Google Voice Search, diktáló rendszerek, beszéd- és szöveg analitika, gépi tolmácsolás). A tárgy célja a beszédlánc elemei mesterséges megvalósításának megismertetése és a beszéddel vezérelt és/vagy beszéddel válaszoló információs rendszerek azon eljárásainak taglalása, amelyek beszédspecifikusak. A tárgy gyakorlati példák felhasználásával mutatja be a beszédinformációs rendszerek kialakításához szükséges elméleti és gyakorlati ismereteket, az automatizáláshoz alkalmazható beszédtechnológiai eszközrendszer főbb elemeit, azok alapvető működési elveit, specifikációs jellemzőit. A tantárgyat sikeresen teljesítő hallgató képes lesz: (K1) áttekinteni, hogy milyen alapvető rendszerelemek szükségesek beszédinformációs rendszerek vagy beszédtechnológiát is alkalmazó informatikai rendszerek kialakításához, (K2) specifikációkat kidolgozni beszédinformációs rendszerek vagy beszédtechnológiát is alkalmazó informatikai rendszerek kialakításához, (K3) teszt eljárásokat tervezni és megvalósítani beszédinformációs rendszerek vagy beszédtechnológiát is alkalmazó informatikai rendszerek kialakításához, (K4) rendszerintegrációs feladatokat megoldani beszédinformációs rendszerek vagy beszédtechnológiát is alkalmazó informatikai rendszerek kialakításához.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

Minden héten előadás, minden második héten 4 órás labor foglalkozás.

Tanulástámogató anyagok

Online források
Ajánlott irodalom:; • Németh G., Olaszy G.: A magyar beszéd, Akadémiai Kiadó, 2010,; Letölthető: http://smartlab.tmit.bme.hu/kf-letoltheto-konyvek#magyarbeszed; • Speech Recognition A Complete Guide - 2020 Edition, 5STARCooks, 2021, ISBN-13 ‏ : ‎ 978-1867335153; • D. Gardner-Bonneau: Human Factors and Voice Interactive Systems, Kluwer, 1999; • NVIDIA Nemo: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/main

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Valószínűségszámítás alapjai
Képesség típusú kompetenciák
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Valószínűségszámítás alapjai
Általános szabályok
Követelmények: Szorgalmi időszakban Minden labor elején kiszárthelyi. Sikertelen kiszárthelyi esetén a labor nem végezhető el. A labor végén a jegyzőkönyvet be kell adni. Ennek elfogadása bináris döntés. Sikertelen labor esetén a laborral együtt a kiszárthelyit is meg kell ismételni. A tantárgy kreditjét az a hallgató szerzi meg, aki az alábbi feltételek mindegyikét teljesíti: • Legalább öt labort sikeresen teljesített • A laborok lefutása után megtartott nagyzárthelyin legalább 40%-ot ér el. Amennyiben a laboratóriumi feltétel teljesül, a tantárgy osztályzatát a nagyzárthelyin elért pontszám határozza meg: Pótlási lehetőségek: Vizsgaidőszakban 1 labor pótolható. A nagyzárthelyi egy alkalommal pótolható.
Teljesítményértékelési módszerek
Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás
IMSc program: A kiszárthelyik és a nagyzárthelyi kiemelkedő szintű megoldását kívánjuk IMSc ponttal jutalmazni. Ezenkívül az érdeklődő hallgatók számára egyéni feladatot adunk ki, mellyel szintén szerezhetők IMSc pontok. IMSc pontok: Amennyiben a legjobb öt kiszárthelyi összesített átlaga eléri a 85%-ot, a hallgató 10 IMSc pontot kap. A nagyzárthelyin ahány %-al jobb az eredmény a jeleshez rendelt 85%-nál, annyi IMSc pontot ér. A tárgyhoz kapcsolódóan kiadott egyéni feladat megoldása legfeljebb 10 IMSc ponttal jutalmazható. Az összes IMSc pont egy hallgató számára nem haladhatja meg a 25-öt.
Ajánlott tantárgyak
Kötelező Ajánlott
A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága
Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:
Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:
Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.