<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<ArticleSet>
  <Article>
    <Journal>
      <PublisherName>دکتر محمد دوستی زاده</PublisherName>
      <JournalTitle>نشریه علمی-تخصصی دستاوردهای نوین در برق،کامپیوتر و فناوری</JournalTitle>
      <Issn></Issn>
      <Volume>5</Volume>
      <Issue>14</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>2025</Year>
        <Month>06</Month>
        <Day>02</Day>
      </PubDate>
    </Journal>

    <ArticleTitle>Applications of Artificial Intelligence in Natural Language Speech Recognition</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص گفتار زبان طبیعی</VernacularTitle>
    <FirstPage>1</FirstPage>
    <LastPage>8</LastPage>
    <ELocationID EIdType="doi">10.22051/jera.2021.31891.2698</ELocationID>
    <Language>FA</Language>

    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>سید</FirstName>
        <LastName>علیرضا</LastName>        <Affiliation>دانشجو دانشگاه ازاد پیشوا</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>هانیه</FirstName>
                <Affiliation>دانشجو دانشگاه ازاد پیشوا</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>مجید</FirstName>
                <Affiliation>استاد دانشگاه ازاد پیشوا</Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>

    <PublicationType></PublicationType>

    <History>
      <PubDate PubStatus="received">
        <Year>2025</Year>
        <Month>05</Month>
        <Day>23</Day>
      </PubDate>
    </History>

    <Abstract>Speech recognition&amp;mdash;one of the most important applications of artificial intelligence&amp;mdash;plays a vital role in human&amp;ndash;computer interaction. In recent years, the accuracy and efficiency of these systems have risen sharply thanks to modern machine-learning techniques, especially deep-learning algorithms. Adopting a systematic-review approach, this study surveys articles published in three leading journals between 2022 and 2024 (1401-1403 SH). It introduces and compares a range of training methods, including convolutional, recurrent and state-of-the-art transformer models. The specific challenges facing Persian speech recognition&amp;mdash;such as data scarcity, dialect diversity and privacy concerns&amp;mdash;are analysed, and practical recommendations for enhancing the performance of Persian speech-recognition systems are provided.</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">شناسایی گفتار، به‌عنوان یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی، نقش مهمی در ارتباط میان انسان و رایانه ایفا می‌کند. در سال‌های اخیر، با پیشرفت روش‌های نوین یادگیری ماشینی، به‌ویژه الگوریتم‌های ژرف‌نگر، دقت و کارایی این سامانه‌ها به‌طور چشمگیری افزایش یافته است. در این پژوهش، با بهره‌گیری از روش مرور نظام‌مند، مقاله‌های منتشرشده در سه نشریهٔ معتبر در بازهٔ زمانی ۱۴۰۱ تا ۱۴۰۳ بررسی شده‌اند. سپس روش‌های مختلفِ آموزش ماشین، مانند شبکه‌های پیچشی، بازگشتی و مدل‌های نوین تبدیل‌گر، معرفی و مقایسه شده‌اند. همچنین دشواری‌های شناسایی گفتار در زبان فارسی مانند کمبود داده، گوناگونی لهجه‌ها و مسائل مربوط به حریم خصوصی تحلیل شده‌اند. در پایان نیز، پیشنهادهایی برای بهبود عملکرد سامانه‌های شناسایی گفتار فارسی ارائه شده است.</OtherAbstract>

    <ObjectList>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Speech Recognition</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Artificial Intelligence</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Deep Learning</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Persian Language</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Language Processing</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Systematic Review</Param>
      </Object>
    </ObjectList>

    <ArchiveCopySource DocType="pdf">/downloadfilepdf/2001018</ArchiveCopySource>
  </Article>
</ArticleSet>
