Применение методологий idef в проектировании программного обеспечения

Аннотация

This study analyzes various types of the IDEF methodology, examining the most suitable methodologies for modeling speech-to-text (STT) and text-to-speech (TTS) conversion processes, as well as translation systems from Uzbek to Russian and English. Based on the research findings, IDEF0 and IDEF3 were selected as the most optimal methodologies for STT and TTS processes, while IDEF1X was chosen for translation systems. Based on this model, a web application was developed for processing users’ speech and text data. 259 Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г. Keywords: IDEF methodology, speech-to-text (STT), text-to-speech (TTS), translation system, database, UML, relational model, web application. Kirish. Hozirgi kunda axborot texnologiyalari va sun’iy intellekt sohasi jadal rivojlanayotgan tarmoqlardan biri hisoblanadi. Texnik tizimlar tarkibiy qismlarini takomillashuvi, internet tarmog‘i va sun’iy intellektni keng tarqalishi, raqamli iqtisodiyot, elektron tijorat, mobil aloqa tizimlari kabi zamonaviy tuzilmalar va texnologiyalarni loyihalash murakkab arxitekturali ma’lumotlar bazalari (MB)ni modellashtirishga bo‘lgan ehtiyojni oshirdi[1]. Tizim arxitekturasida tarkibiy qismlar tasvirlanishi va o‘zaro munosabatlarini modellashtirishda IDEF dan tashqari UML, Chen va MIRIS kabi metodologiyalar ham mavjud bo‘lib, ularni loyihalashdagi yondoshuvlari umumiy o‘xshashliklarga ega. Faqat muayyan qismlarni va jarayon bosqichlarini ifodalashdagi belgilanishlar va metodologiyaga muvofiq holda loyiha arxitekturasiga moslik darajasidan kelib chiqilganda o‘zaro farqli jihatlari ko‘zga tashlanishi mumkin [2]. IDEF metodologiyasi va uning turlariga berilgan tavsiflarni inobatga oladigan bo‘lsak, ma’lumotlar bazasi, dasturiy mahsulot, boshqa turli axborot texlogiyalari vositalari, texnik ta’minot va umumiy faoliyat jarayonlarini o‘zaro integratsiyalashuvini ifodalashda IDEF metodologiyasi nisbatan kengroq bo‘lgan imkoniyatlari orqali o‘zining tezkor ommalashuviga sabab bo‘ldi. Muayyan tizim loyihasini ishlab chiqish uchun avvalo xususiy imkoniyatlarini inobatga olgan holda eng ma’qul IDEF metodologiyasi turini tanlab olish zarur. Buning uchun barcha IDEF modellarini tahlil qilish zarur. Bunda nutqni matnga va matnni nutqqa o‘tkazish, o‘zbek tilidagi matnni rus va ingliz tillariga tarjima qilish jarayonlari uchun qaysi IDEF metodologiyalari mos tushishini tanlash zarur [3]. Quyidagi jadvallarda nutqni matnga va matnni nutqqa o‘tkazish, matnni rus va ingliz tillariga tarjima qilish uchun mos metodologiyalar izohlari bilan keltirilgan. 1-jadval Nutqni matnga va matnni nutqqa o‘tkazish uchun mos metodologiyalar IDEF turi Mosligi Izoh IDEF0 Yuqori STT va TTS jarayonlarini bosqichma-bosqich tahlil qilish va tizim arxitekturasini ishlab chiqish uchun mos keladi. IDEF3 Yuqori Nutqdan matnga va aksincha o‘tish jarayonlarini vizual shaklda ifodalash va hujjatlashtirish uchun o‘ta mos. IDEF5 O‘rtacha Nutq va matn o‘rtasidagi bog‘liqlikni ilmiy nuqtayi nazardan modellashtirish mumkin. IDEF8 O‘rtacha Kar-soqovlar uchun interfeysni loyihalash jarayonida qo‘llash mumkin. 2-jadval Matnni rus va ingliz tillariga tarjima qilish uchun mos metodologiyalar IDEF turi Mosligi Izoh Mashina tarjimasi algoritmlarini modellashtirish va tizim IDEF0 Yuqori arxitekturasini ishlab chiqish uchun mos. Ma’lumotlar bazasini yaratish va tarjima modellarida ishlatiladigan IDEF1X Yuqori lingvistik qoidalarni modellashtirish uchun foydali. Tarjima jarayonining ketma-ketligi (Parsing, Alignment, Decoding) IDEF3 Yuqori qanday ishlashini tushuntirish uchun yaxshi. Lingvistik ma’lumotlar ontologiyasini yaratish va semantik jihatdan IDEF5 O‘rtacha tarjima jarayonlarini tushuntirish uchun ishlatilishi mumkin. 260 Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г. Tadqiqotda ma’lumotlar bazasini modellashtirishga mo‘ljallangan IDEF metodologiyasini to‘rtta turi (IDEF0, IDEF3, IDEF5, IDEF1X) taqqoslangan bo‘lib, natijalar shuni ko‘rsatdiki, IDEF1X turi qolgan turlar ichida relyatsion ma’lumotlar bazasini loyihalashda qo‘llanilishi mumkin bo‘lgan eng maqbul metodologiya hisoblanadi. IDEF1X da munosabatlarni o‘zaro bog‘langanlik hajmi nisbatan kattaroq. U ishlab chiqarish tizimi yoki atrof-muhit funksiyalarini qo‘llab-quvvatlash uchun zarur bo‘lgan ma’lumotlar tuzilishini ifodalovchi axborot modelini yaratish uchun foydalanilgan [4]. Yuqorida keltirilgan fikrlarni inobatga olgan holda joriy vеb-ilovaning orqa qismini ishlab chiqish uchun ob’еktga yo‘naltirilgan dasturlashdan foydalanilgan bo‘lib, u katta vazifalarni bir nеchta modullarga ajratish hamda modullar bilan bog‘liq muammolarni faqat modul doirasida hal qilish imkonini bеradi. Ushbu vеb-ilova uchun model ishlab chiqish masalasi quyidagi sxemada batafsil keltirilgan (1-rasm). Nutqni aniqlash uchun Ovoz yaratish uchun Voicе Rеcognition sinfi SpeechGenerate sinfi T