Сравнительный анализ программных продуктов для озвучивания текстовой информации

Размещено на http://www.allbest.ru/

Сравнительный анализ программных продуктов для озвучивания текстовой информации

Наумчук Игорь Владимирович¹,

Рыбанов Александр Александрович²

¹Волжский политехнический институт (филиал) ФГБОУ ВПО «Волгоградский государственный технический университет», студент

²Волжский политехнический институт (филиал) ФГБОУ ВПО «Волгоградский государственный технический университет», доцент

Аннотация

В данной статье выполняется сравнительный анализ средств, выполняющих озвучивание учебного материала.

Ключевые слова: озвучивание текстовой информации, озвучивание учебного материала, программные продукты, сравнительный анализ

При обучении молодых специалистов не последнее значение необходимо уделять эффективности усвоения учебного материала, поскольку эффективность восприятия того или иного формата материала меняется от человека к человеку.

Основными форматами представления учебного материала, применяемыми в современном обучении являются[5]:

1. Звуковой (лекции, видеоматериалы и т.д.)

2. Текстовый (электронные лекции, конспекты лекций, методические материалы и т.д.)

3. Графический (визуализированные презентации, графики, чертежи и т.д.)

Подстройкой представления учебного материала под способности студентов к восприятию можно достичь весомого увеличения эффективности обучения. Однако, к сожалению, этот процесс совершенно не автоматизирован - преподавателю приходится самому создавать презентации, видеоматериалы, зачитывать лекции и т.д. Поскольку нет ни одного продукта, обеспечивающего представление во все эти форматы одновременно, мы проведем сравнительный анализ для продуктов, производящих озвучивание текста. текст озвучивание программный

В качестве критериев для сравнительного анализа программных продуктов, выберем следующие:

1. A₁ - Преобразования текста в речь;

2. A₂ - Автономность;

3. A₃ - Скорость преобразования;

4. A₄ - Интуитивно понятный интерфейс;

5. A₅ - Простота формирования документа для преобразования.

Для определения весов критериев воспользуемся аналитической иерархической процедурой Саати.Метод Саати широко применяется в различных областях: образовании [2, 3], науке [1] и производстве [1, 4]. Правила заполнения матрицы парных сравнений представлены в таблице 1.

Таблица 1. Значения коэффициентов матрицы парных сравнений

Матрица парных сравнений, средние геометрические и веса критериев представлены в таблице 2.

Таблица 2. Матрица парных сравнений, средние геометрические и веса критериев

Рис 1. Весовые коэффициенты критериев качества.

Выполним проверку матрицы попарных сравнений на непротиворечивость.

Суммы столбцов матрицы парных сравнений:

R₁=1,78; R₂=4,67; R₃=25; R₄=16,2; R₅=9,6.

Путем суммирования произведений сумм столбцов матрицы на весовые коэффициенты альтернатив рассчитывается вспомогательная величина L = 1,78*0,46+2,03*0,3+25*0,04+16,2*0,08+9,6*0,12 = 5,231.

Индексом согласованности(CI - ConsistencyIndex) $$CI = (L-N)/(N-1)= 0,231/4=0,058$$.

Величина случайной согласованности для размерности матрицы парных сравнений:(RI - RandomIndex)$$RI = 1.12$$.

Отношение согласованности (CR - ConsistencyRatio) $$CR = CI/RI = 0.051$$. не превышает 0.2, поэтому уточнение матрицы парных сравнений не требуется.

Используя полученные коэффициенты, определим интегральный показатель качества для программных продуктов представления учебного материала:

1. TTSReader (http://ttsreader.software.informer.com/)

2. Demagog (http://www.softportal.com/software-9625-demagog.html)

3. Vmie (http://www.softportal.com/software-38154-vmie.html)

4. DSpeech (http://www.softportal.com/software-37880-dspeech.html)

5. Govorilka (http://www.softportal.com/software-376-govorilka.html)

Обозначим качество реализации i-го критерия для j-ой библиотеки как $Z_{ij}$.Выберем категориальную шкалу от 0 до 7 (где 0 - качество не удовлетворительно, 7 - предельно достижимый уровень качества на современном этапе) для функциональных возможностей программных продуктов.

Значения весовых коэффициентов соответствующие функциональным возможностям продуктов:

Значения весовых коэффициентов соответствующие функциональным возможностям продуктов:

1. Преобразования текста в речь a₁ = 0.46;

2. Автономность a₂ = 0.3;

3. Скорость преобразования a₃ = 0.04;

4. Интуитивно понятный интерфейс a₄ = 0.08;

5. Простота формирования документа для преобразования a₅ = 0.12, где ?a_i = 1.

Определим (по введенной шкале) количественные значения функциональных возможностей (таблица 3). Вычислим интегральный показатель качества для каждого программного продукта.

Таблица 3. Интегральные показатели качества

Интегральный показатель качества для j-ой библиотеки визуализации графов определим с помощью следующей формулы:$$Q_j = suma_i * Z_{ij}$$

Построим лепестковую диаграмму интегрального показателя качества каждого программного продукта (рис. 2).

Рис. 2. Лепестковая диаграмма интегральных показателей качества программных продуктов

Лепестковая диаграмма значений характеристик качества функциональных возможностей (критериев) представлена на рисунке 3.

Рис. 3. Лепестковая диаграмма значений функциональных характеристик

Сравнительный анализ программных продуктов для озвучивания текстового материала показал, что только три из пяти рассмотренных программных средств имеют значения интегрального показателя качества, превышающего базовое значение (TTSReader, Demagog, Govorilka). Программный продукт TTSReader имеет наибольший интегральный показатель качества, следовательно, TTSReader является наиболее полнофункциональным средством, ориентированным на озвучивании текстовой информации.

Библиографический список

1. Кондрацкий Д.Е., Рыбанов А.А. Исследование методов и алгоритмов автоматизированной системы оценки альтернативных вариантов методом Т.Саати // NovaInfo.Ru. 2016. Т. 3. № 46. С. 107-116.

2. Рыбанов А. Определение весовых коэффициентов сложности тем учебного курса на основе алгоритма Cаати // Педагогические измерения. 2014. № 4. С. 21-28.

3. Рыбанов А.А., Макушкина Л.А. Технология определения весовых коэффициентов сложности тем дистанционного курса на основе алгоритма Саати // Открытое и дистанционное образование. 2016. № 1 (61). С. 69-79.

4. Rybanov A.A. Educational information quantization for improving content quality in learning management systems//Turkish Online Journal of Distance Education. 2014. Т. 15. № 4. С. 303-321

5. Наумов А.С., Князева М.Д., Трапезников С.Н.. Форматы учебных материалов для компьютерного сопровождения образовательного процесса // Известия высших учебных заведений. 2012.. № 3. С. 89-91.

6. Макушкина Л.А., Марьяновский А.В.. Анализ существующих технологий SMART-обучения // NovaInfo.Ru. 2016. Т. 3. № 46. С. 54-56.

Размещено на Allbest.ru