Для адаптивних методів регулювання темпу мови запропоновано кусково-нелінійну модель функцій темпоральних змін тривалостей звукових ділянок, на основі якої розроблено методику строгого дотримання заданого коефіцієнта сповільнення при відтворенні кожного мовного фрагмента.

На основі досліджень кепстрів фонем української мови для різних темпів вимови розглянуто методику модифікації кепстру та отримано вагову кепстральну функцію для використання при перетворенні часового масштабу мови в системах аналізу-синтезу.

Анализируется алгоритм нелинейной цифровой компрессии речевых сигналов с целью получения минимальной скорости передачи сигнала.

Вміщено основні поняття та визначення теорії розпізнавання образів. Запропоновано огляд методів первинного аналізу промови та аналіз мовних сигналів за короткі інтервали часу. Узагальнено постановку задачі моделювання процесів аналізу мовних сигналів. Викладено загальний вигляд розв'язку задачі опису параметрів мови як структурної апроксимації різних категорій мовної інформації. Висвітлено лінгвістичні аспекти розпізнавання промови та сегментацію мовних сигналів. Розглянуто алгоритми побудови пристроїв розпізнавання промови, елементи динамічного програмування. Розкрито принцип Беллмана. Наведено загальну схему проектування пристроїв розпізнавання промови.

Досліджено інформаційно-статистичні властивості знакової системи української мови. Отримано значення ентропії для українського друкованого тексту, розподіл ймовірностей символів та марковські ймовірності переходу.

Зроблено систематизований аналіз методів і засобів опису, обробки та розпізнавання мовних сигналів. Здійснено алгоритмізацію методів фонемного та сегментно-складового розпізнавання. Запропоновано різницеву схему послідовного вибирання складових сигналу (consecutive extraction transform - CET), на базі якої побудовано розподілену передатну та смугову передатну функції мовнотвірної системи. Розроблено й реалізовано алгоритми послівного, фонемного розпізнавання, сплайн-синтезу та ідентифікації сегментно-складових мовних послідовностей.

Розглянуто принципи використання нейронних мереж для розпізнавання окремих звуків мови, представлених їх амплітудно-частотним спектром на стаціонарних участках мовного сигналу. Наведено результати навчання нейронної мережі на заданій вибірці звукових образів, а також результати розпізнавання тестової вибірки звуків які показали надійність розпізнавання 99 %, що свідчить про перспективність застосування нейронних мереж у системах автоматичного розпізнавання мови.

Рассмотрен распознаватель изолированных слов, который не требует от пользователя предварительного обучения распознаванию каждого слова и основан на автоматическом построении транскрипций и эталонов слов распознаваемого словаря. Предложены новые алгоритмы сегментации речевого сигнала, используемые в пофонемном распознавании.

Предложены алгоритмы, позволяющие игнорировать срабатывание записи распознавателя от шума, а также постороннюю речь, не содержащую слова распознаваемого словаря.

Описан модуль пофонемного распознавателя, который по полученной цепочке фонем (возможно, содержащей отдельные ошибки) находит наиболее подходящее слово из распознаваемого словаря.

Рассмотрен вопрос пофонемного распознавания и описана экспериментальная модель распознавателя, ориентированная на работу с большими словарями.

Досліджено й обгрунтовано метод розбивки мовного сигналу на ізольовані слова та фонеми, що дозволяє оцінити параметри спектрального представлення фонеми.

Рассмотрены методы усовершенствования распознавания изолированных слов сравнением с шаблоном.

Наведено метод підвищення ефективності алгоритму стиснення мовного сигналу без втрати інформації про індивідуальні особливості мовлення диктора за рахунок вилучення тих дискретів сигналу, які можна спрогнозувати. Запропоновано зменшення кількості дискретів сигналу здійснити шляхом використання модифікованого методу лінійного прогнозу змінного порядку, що дозволяє зменшити витрати часу на операцію стиснення та заощадити апаратні ресурси.

Описано підхід до розпізнавання мови на граматичних марковських мережах. Наведено математичні формули для розрахунку оцінки якості розпізнавання. Описано методи розпізнавання для мереж з великими словниками. Показано перевагу спільного застосування методів динамічного програмування та методів теорії імовірності для оцінки якості розпізнавання випадкових величин.

Запропоновано математичну модель розпізнавання голосових команд, за якою команди є елементами імовірного метричного простору команд. Розглянуто розпізнавання з точки зору автоматичної класифікації багатомірних об'єктів. Проаналізовано методи автоматичної класифікації об'єктів, обрано найбільш відповідний до задачі метод і запропоновано алгоритм автоматичної класифікації.

Уперше створено правила методології розробки множинно-семантичних моделей представлення та їх нормованого відображення в оцінці відповідних пристроїв. Це дає змогу розміщати їх характеристики в базі даних на логіко-формальному рівні, з кількісними характеристиками та відповідно до введеного ступеня визначати збіг мовлення. Розвинуто методи моделювання, за допомогою яких здійснюється перетворення мовлення. Це дає змогу конструювати комп'ютерні інтерфейси мовного спілкування з формальним представленням їх характеристик у вигляді моделей як параметричних структур, первинними змінними яких є кількісні оцінки складових частин мовлення. Удосконалено методологію синтезу інтелектуальних робото-технічних систем, що передбачає навчання системи спеціалізованому словнику команд для розпізнавання мовних команд мобільного робота з малою помилкою та високою швидкістю. Розвинуто способи ідентифікації математичних моделей комп'ютерного перетворення мовлення, що є базою для систем розпізнавання мовних образів. Це дозволяє застосовувати їх за умов синтезу інтелектуальних систем керування різноманітного призначення.

Проведено порівняльний аналіз характеристик засобів реєстрації мовних сигналів. Висунуто пропозиції щодо необхідності розробки реєстратора на базі персонального комп'ютера, що задовольняє сучасним вимогам.

Зазначено, що під час створення систем розпізнавання мови важливу роль відіграє вибір ознак, на базі яких формуються еталони звуків мови. Для розв'язання цієї задачі наведено числове дослідження шиплячих приголосних звуків.

Для розв'язання вибору ознак задачі наведено числове дослідження тональних приголосних і голосних звуків, у результаті дослідження яких формуються еталони звуків мови.