Представлен новый алгоритм 3D-реконструкции с использованием комбинации существующих методов – Structure from Motion (SfM), Oriented FAST и Rotated BRIEF (ORB). Предложен подход, объединяющий преимущества названных методов для повышения точности и эффективности восстановления 3D-структуры сцен изображений. Для улучшения качества реконструкции применены фильтрация и устранение выбросов, а также другие оптимизации. Результаты сравнения нового алгоритма с существующими методами показали его превосходство в точности и устойчивости к шуму. Предложенный подход обладает высокой масштабируемостью и может быть успешно применен в различных областях, требующих точной 3D-реконструкции сцен изображений.

Предложен подход к прогнозированию показателя качества распознавания речи Word Error Rate (WER) на основе акустических характеристик сигнала и вычисления перплексии языковых моделей. Предлагаемый метод включает в себя создание разнообразных наборов аудиоданных путем применения различных типов акустических искажений к чистым речевым образцам на различных уровнях качества и разборчивости. В отличие от предыдущих работ, извлекается и анализируется полный набор речевых признаков: прогнозирование значения отношения сигнал/шум (signal-to-noise ratio, SNR), нейросетевые метрики качества звука (NISQA и др.), метрики уверенности модели распознавания речи, а также перплексия текста гипотезы ASR по языковой модели в качестве дополнительного признака для обучения единой модели прогнозирования WER.

Проведены эксперименты с использованием современных архитектур распознавания речи для демонстрации эффективности предлагаемого метода в прогнозировании WER в различных акустических условиях. Показано, что включение перплексии существенно повышает качество прогноза WER, в частности для данных, где акустические признаки слабо коррелируют с ошибками распознавания. Результаты применимы для автоматической оценки ожидаемого качества распознавания речи и фильтрации аудиовходов.