Проаналізовано математичні моделі формування та сприйняття мовних сигналів, а також використання цих моделей у задачах цифрової обробки. Удосконалено метод попередньої сегментації сигналів. Запропоновано нові (для мовних сигналів) параметри спектрально-часової невизначеності та ентропії спектра часового вікна з нелінійною (логарифмічною) шкалою частот. Побудовано новий принцип застосування НВП для цифрової обробки та аналізу мовних сигналів. Проведено попередній вибір вейвлет-функцій (ВФ) за критерієм мінімальної ентропії коефіцієнтів вейвлет-перетворення та частотно-часової локалізації ВФ. Модифіковано та адаптовано метод дискретних вейвлет-перетворень (ДВП) для задач компресії, декомпресії та зниження рівня шумів. Розвинуто застосування штучної нейронної мережи (ШНМ) для обробки, класифікації та розпізнавання елементів мовних сигналів на ШНМ на базі введення нових, запропонованих та досліджених складових вектора вхідних параметрів.

  Завантажити