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

Досліджено системи розпізнавання мовних сигналів у телекомунікаційних мережах і системах та алгоритми підвищення ймовірності розпізнавання мовних сигналів. Проведено аналіз цифрових моделей мовного сигналу, порівняльний аналіз програм розпізнавання мовних сигналів та аналіз методів розпізнавання мовних команд. Розроблено чотирьохфонемну модель розпізнавання мовних сигналів у телекомунікаційних мережах і системах, що дає змогу підвищити ймовірність розпізнавання мовних сигналів. Розроблено програмне забезпечення для розпізнавання мовних сигналів, досліджено ймовірності розпізнавання голосових команд і злитного мовлення чотирьохфонемним методом. Реалізовано цей метод на мікропроцесорі.

  Скачати повний текст