Запропоновано нові методи аналізу сигналів та їх спектрів, що розглядають їх як функції багатьох змінних з невідомим порядком і складом компонент і невідомими параметрами компонент з використанням теореми А.М. Колмогорова, за якою функцію багатьох змінних можна уявити як суму, добуток і суперпозицію одновимірних функцій. Розглянуто уявлення багатовимірних функцій у базисі елементарних функцій вигляду: для параметричного уявлення спектра та частотної функції мовотворного тракту - резонансні функції другого порядку, в тому числі - функції загаяних ланок і експоненційні функції. Для непараметричного уявлення спектра - параболи другого порядку та локон Аньєзі - крива 3-го порядку. Для резонансних функцій і загаяних ланок задачу розв'язано в часовій та частотній областях. Параметри мовного тракту визначено за методами: послідовного вилучення складового сигналу - Consecutive Extraction Transform і послідовних наближень - Sequential Approximation Transform для акустичної та біомеханічної систем. Алгоритми розпізнавання реалізовано як послідовне, фонемне та сегментно-складове розпізнавання з застосуванням згладжуючих сплайнів, сплайн-ідентифікації та сплайн-синтезу. Реалізовано базовий алгоритм розпізнавання на базі екстремальних функцій, якого досліджено на словнику з 800 слів, виявлено стабільну надійність розпізнавання слів не менше 98 % на одного диктора. Відзначено, що словник еталонів, в загальному випадку, утримує одну реалізацію кожного слова.

  Скачати повний текст