Вперше вирішено завдання побудови нейромережевого детектора голосової активності (ДГА) системи АРМ із використанням таких ознак як нормалізовані за потужністю кепстральні коефіцієнти РNCC для експлуатації за умов нестаціонарних завад. Вперше запропоновано метод підвищення завадостійкості ДГА за рахунок оцінювання ознаки "траєкторія основного тону", включеної до переліку класифікаційних ознак нейромережевого ДГА системи автоматичного розпізнавання мовлення. Удосконалено метод навчання нейромережевого ДГА на основі адаптивної корекції параметрів, що дозволяє прискорити процедуру навчання. Удосконалено метод ослаблення пізньої реверберації, що дозволяє підвищити точність систем автоматичного розпізнавання мовлення навіть за умов недостатності апріорної інформації щодо параметрів реверберації.

• Ладошко Ольга Миколаївна (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"