##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Анотація
Розробка голосового асистента на основі нейронних систем є актуальним напрямком досліджень у сфері штучного інтелекту. У даній роботі проведено аналіз існуючих голосових асистентів, визначено їхні переваги та недоліки. Було розглянуто такі поняття: обробка природної мови, нейронні мережі. Різні методи обробки природної мови значно підвищують якість роботи безлічі програм, оскільки можуть взаємодіяти з людьми на природному для людини рівні без будь-яких проблем. Сучасні голосові асистенти одночасно здатні допомагати мільйонам людей по всьому світу, незалежно від часу запиту. Вони займають дедалі більше сфер з кожним роком, від замовлення їжі та таксі, складання планів на день, до функцій перекладачів.
У результаті дослідження було розглянуто види діалогових систем, сфери використання голосових помічників та їх види, рекурентні нейронні мережі та моделі обробки даних Seq2seq й Transformer, а також роботу теоретичної складової голосових асистентів на основі нейронних мереж, детально розглянуто бібліотеки Node.js, а також створено власний голосовий асистент і наведено приклади роботи цієї системи. Додатково в роботі досліджено можливості інтеграції голосового асистента з іншими системами та платформами, що розширює його функціональність та покращує взаємодію з користувачем. Проаналізовано загальні теоретичні відомості щодо голосових асистентів та їх складових і принципів роботи. Було вибрано середовище для написання голосового асистента та відображено практичну реалізацію написання коду для голосового асистента та приклад готової роботи коду.