Authors

  • Hamidullo To’ychiboyev

DOI:

https://doi.org/10.71337/inlibrary.uz.science-research.137581

Keywords:

ovozli chat-bot mobil dasturlash Text-to-Speech (TTS) Speech-to-Text (STT) sun’iy intellekt tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) neyron tarmoq akustik model ovoz sintezi nutqni tanish foydalanuvchi interfeysi ovozli yordamchi real vaqt rejimi Android API ovozli interaktiv tizimlar.

Abstract

Mazkur tezisda ovozli chat-botlar yaratishda matndan nutqqa (Text-to-Speech) va nutqdan matnga (Speech-to-Text) o‘tish mexanizmlarining ishlash tamoyillari, ularning mobil dasturlashdagi o‘rni va qo‘llanilish imkoniyatlari tahlil qilingan. Ishda TTS va STT texnologiyalarining asosiy bosqichlari — akustik model, fonetik tahlil, nutq sintezi va signalni qayta ishlash jarayonlari ko‘rib chiqilgan. Shuningdek, Android platformasida ovozli chat-botlarni yaratish uchun Google Speech API va TextToSpeech kutubxonalari misolida amaliy yechimlar keltirilgan. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, TTS va STT texnologiyalarining integratsiyasi mobil ilovalarni yanada interaktiv va qulay qiladi, foydalanuvchi bilan tabiiy muloqotni ta’minlaydi hamda ta’lim, sog‘liqni saqlash va xizmat ko‘rsatish sohalarida samarali qo‘llanilishi mumkin.

background image


Oktabr, 2025-Yil

239

OVOZLI CHAT-BOT YARATISHDA MATNDAN NUTQQA VA NUTQDAN MATNGA

O‘TISH MEXANIZMLARI

To’ychiboyev Hamidullo Habibullo o’g’li

Namangan viloyati, Namangan shaxar

Namangan Davlat Texnika Universiteti, RTTM xodimi

https://doi.org/10.5281/zenodo.17404062

Annotatsiya

. Mazkur tezisda ovozli chat-botlar yaratishda matndan nutqqa (Text-to-Speech)

va nutqdan matnga (Speech-to-Text) o‘tish mexanizmlarining ishlash tamoyillari, ularning mobil
dasturlashdagi o‘rni va qo‘llanilish imkoniyatlari tahlil qilingan. Ishda TTS va STT
texnologiyalarining asosiy bosqichlari — akustik model, fonetik tahlil, nutq sintezi va signalni qayta
ishlash jarayonlari ko‘rib chiqilgan. Shuningdek, Android platformasida ovozli chat-botlarni
yaratish uchun Google Speech API va TextToSpeech kutubxonalari misolida amaliy yechimlar
keltirilgan. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, TTS va STT texnologiyalarining integratsiyasi
mobil ilovalarni yanada interaktiv va qulay qiladi, foydalanuvchi bilan tabiiy muloqotni ta’minlaydi
hamda ta’lim, sog‘liqni saqlash va xizmat ko‘rsatish sohalarida samarali qo‘llanilishi mumkin.

Kalit so‘zla

r: ovozli chat-bot, mobil dasturlash, Text-to-Speech (TTS), Speech-to-Text (STT),

sun’iy intellekt, tabiiy tilni qayta ishlash (NLP), neyron tarmoq, akustik model, ovoz sintezi, nutqni
tanish, foydalanuvchi interfeysi, ovozli yordamchi, real vaqt rejimi, Android API, ovozli interaktiv
tizimlar.


Zamonaviy raqamli texnologiyalar rivojlanishi natijasida inson-kompyuter o‘zaro aloqasining

yangi shakllari paydo bo‘ldi. Shulardan eng samaralilaridan biri — ovozli interfeyslar bo‘lib, ular
foydalanuvchilarga tabiiy nutq orqali qurilma bilan muloqot qilish imkonini beradi. Ovozli chat-
botlar — bu foydalanuvchi savollariga javob bera oladigan, buyruqlarni qabul qiladigan va muloqot
yurita oladigan dasturiy tizimlardir. Bunday tizimlarda Text-to-Speech (TTS) va Speech-to-Text
(STT) texnologiyalari asosiy rol o‘ynaydi. Ushbu texnologiyalarni integratsiya qilish orqali
foydalanuvchi interfeysini yanada interaktiv, qulay va tabiiy qilish mumkin. Mazkur tezisda mobil
chat-botlar uchun matndan nutqqa (TTS) va nutqdan matnga (STT) o‘tish mexanizmlari, ularning
ishlash tamoyillari hamda amaliy qo‘llanish usullari tahlil qilinadi.

Nutqdan matnga (Speech-to-Text) mexanizmi — bu foydalanuvchi aytgan so‘zlarni raqamli

signal ko‘rinishidan matnga aylantiruvchi texnologiya. Uning ishlash jarayoni bir necha bosqichdan
iborat:

1.

Signalni qabul qilish: foydalanuvchi nutqi mikrofon orqali qabul qilinadi va raqamli

shaklga o‘tkaziladi.

2.

Oldindan ishlov berish: signal shovqinlardan tozalanadi, chastota normallashtiriladi.

3.

Xususiyatlarni ajratish: Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) kabi usullar

yordamida nutqning asosiy parametrlari olinadi.

4.

Akustik model: sun’iy neyron tarmoqlar yordamida tovushlar fonemalarga ajratiladi.

5.

Til modeli: so‘zlar orasidagi grammatik va semantik bog‘lanishlarni aniqlaydi.

6.

Dekodlash: yakuniy matn shaklida natija hosil qilinadi.

Mobil ilovalarda bu jarayonni amalga oshirish uchun Google Speech-to-Text API, Apple

Speech Framework, yoki Vosk API kabi vositalar keng qo‘llaniladi.


background image


Oktabr, 2025-Yil

240

Kod namunasi (Android, Kotlin):
val recognizerIntent = Intent(RecognizerIntent.ACTION_RECOGNIZE_SPEECH)
recognizerIntent.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_LANGUAGE, "uz-UZ")
speechRecognizer.setRecognitionListener(object : RecognitionListener {
override fun onResults(results: Bundle) {
val

text

=

results.getStringArrayList(SpeechRecognizer.RESULTS_RECOGNITION)?.get(0)

textView.text = text
}
})
speechRecognizer.startListening(recognizerIntent)
Bu usul yordamida foydalanuvchi aytgan so‘zlar avtomatik tarzda matn ko‘rinishiga

keltiriladi va chat-botning matnli moduli tomonidan qayta ishlanadi.Matndan nutqqa (Text-to-
Speech) texnologiyasi esa aksincha, dastur tomonidan hosil qilingan matnni ovozli shaklga
aylantiradi. Uning asosiy bosqichlari quyidagilardan iborat:

1.

Matnni tahlil qilish (Text Analysis): matn punktuatsiya, raqam, qisqartmalar va

urg‘ularni aniqlash orqali fonetik tahlil qilinadi.

2.

Fonetik konversiya: har bir so‘z uchun fonemalarga ajratish amalga oshiriladi.

3.

Nutq sintezi: tayyor fonemalar akustik modelga kiritilib, tovushga aylantiriladi.

4.

Ovoz chiqish moduli: yakuniy tovush foydalanuvchi qurilmasida eshittiriladi.

Mobil tizimlarda TTS texnologiyasini integratsiya qilish uchun Google Text-to-Speech API,

eSpeak, yoki OpenAI TTS model kabi yechimlardan foydalanish mumkin. Android tizimida TTS
sinfi yordamida quyidagicha ovoz chiqarish amalga oshiriladi:

val tts = TextToSpeech(context) { status ->
if (status == TextToSpeech.SUCCESS) {
tts.language = Locale("uz", "UZ")
tts.speak("Assalomu

alaykum!

Qanday

yordam

bera

olaman?",

TextToSpeech.QUEUE_FLUSH, null, null)

}
}
Shunday qilib, chat-bot foydalanuvchi tomonidan kiritilgan so‘rovni STT yordamida matnga

aylantiradi, uni tahlil qiladi, so‘ng natijani TTS orqali ovoz shaklida qaytaradi. Ushbu ikki
yo‘nalishning integratsiyasi ovozli interfeyslarni inson nutqiga maksimal yaqinlashtirish imkonini
beradi.

Ovozli chat-bot foydalanuvchi tomonidan kiritilgan so‘rovni STT yordamida matnga

aylantiradi, uni tahlil qiladi, so‘ng natijani TTS orqali ovoz shaklida qaytaradi. Ushbu ikki
yo‘nalishning integratsiyasi ovozli interfeyslarni inson nutqiga maksimal yaqinlashtirish imkonini
beradi. Amaliy qo‘llanishda ovozli chat-botlar ta’lim, tibbiyot, transport, savdo va xizmat ko‘rsatish
sohalarida keng qo‘llanilmoqda. Masalan, mobil bank ilovalari ovozli buyruqlar orqali hisobni
tekshirish imkonini beradi; ta’lim ilovalari esa talabalar bilan tabiiy tilda muloqot qiladi. TTS va STT
modullarini integratsiya qilish uchun mobil dasturlashda quyidagi texnologiyalar ishlatiladi: Flutter /
Kotlin / Swift — foydalanuvchi interfeysi; Python / Node.js backend — matnni qayta ishlash;


background image


Oktabr, 2025-Yil

241

Dialogflow, Rasa yoki ChatGPT API — tabiiy tilni tahlil qilish; Firebase yoki MySQL —
foydalanuvchi ma’lumotlarini saqlash.

Ovozli chat-botlar inson va texnika o‘rtasidagi tabiiy muloqotni ta’minlovchi eng samarali

yechimlardan biridir. TTS va STT texnologiyalarining birgalikda ishlashi mobil ilovalar
funksionalini kengaytiradi, foydalanuvchi tajribasini yaxshilaydi va nogironligi bor insonlar uchun
ham qulaylik yaratadi. O‘zbek tili uchun moslashtirilgan ovozli chat-botlarni yaratish kelajakda
sun’iy intellekt asosidagi mahalliy til texnologiyalarining rivojlanishiga turtki bo‘ladi.

Foydalanilgan adabiyotlar:

1.

Google Cloud. Speech-to-Text API Documentation. 2024.

[elektron resurs]

2.

OpenAI. Text-to-Speech and Whisper Models Overview. 2024. [elektron resurs]

3.

Jurafsky, D., & Martin, J. H. Speech and Language Processing. Pearson, 2023.

4.

Android Developers. TextToSpeech Class Reference. 2024. [elektron resurs]

5.

Kim, J., et al. End-to-End Neural Speech Recognition and Synthesis. IEEE Transactions on

Audio, 2022.

6.

O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligi. Sun’iy intellektni rivojlantirish

strategiyasi 2021–2030 yillarga mo‘ljallangan. Toshkent, 2021.

References

Google Cloud. Speech-to-Text API Documentation. 2024. [elektron resurs]

OpenAI. Text-to-Speech and Whisper Models Overview. 2024. [elektron resurs]

Jurafsky, D., & Martin, J. H. Speech and Language Processing. Pearson, 2023.

Android Developers. TextToSpeech Class Reference. 2024. [elektron resurs]

Kim, J., et al. End-to-End Neural Speech Recognition and Synthesis. IEEE Transactions on Audio, 2022.

O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligi. Sun’iy intellektni rivojlantirish strategiyasi 2021–2030 yillarga mo‘ljallangan. Toshkent, 2021.