Вперше запропоновано модель корпусу аудіозаписів, яка містить масив файлів, базу параметрів і метаданих і динамічне kd-дерево, що дозволило зменшити тривалість обраного для пошуку аудіофрагмента та реалізувати інформаційну технологію пошуку аудіозаписів з різною тривалістю звучання. Вперше запропоновано метод комбінованого пошуку аудіозапису за заданим аудіофрагментом, який базується на виконанні наближеного пошуку у базі параметрів зменшеної розмірності із застосуванням kd-дерева кількох найближчих аудіозаписів на першому етапі пошуку, серед яких на другому етапі відбувається вибір релевантного аудіозапису, що дозволило досягти зменшення часу пошуку порівняно з точним пошуком на основі kd-дерева. Удосконалено метод пошуку на основі kd-дерева, який, на відміну від існуючих, використовує оцінку міри близькості за зваженою кількістю з потраплянь в список найближчих центроїдів, що дозволяє підвищити повноту та релевантність результатів пошуку. Набув подальшого розвитку метод кластеризації k-середніх, який відрізняється від існуючих удосконаленою процедурою відбору вектора на позицію вставки нового центроїда шляхом послідовного запуску методу k-середніх, що дозволяє одержати розв'язок, наближений до глобального мінімуму похибки кластеризації.

• Грійо Тукало Оксана Франсисківна (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"