Розроблено на основі апарату фрактального та вейвлет аналізу моделі та методу, що здійснюють обробку, визначення індивідуальних характеристик особи та ідентифікацію мовного сигналу. Обгрунтовано необхідність використання фрактального та вейвлет аналізу для ідентифікації мовної інформації. Для сегментації мовного сигналу розроблено методологію, що використовує фрактальні характеристики сигналу. Застосування методології дозволяє виділяти вокалізовані та невокалізовані фрагменти сигналу, незалежно від мовних даних особи. Запропоновано алгоритм виділення характеристик самоподібних структур в мовному сигналі на основі аналізу максимумів вейвлет-перетворення на різних рівнях декомпозиції мовного сигналу, що дозволяє визначити параметри частоти основного тону та частот формант у вигляді кривих щільності розподілу вірогідності. Розроблено метод ідентифікації особи, що використовує методологію сегментації мовного сигналу та алгоритм виділення характеристик самоподібних структур. На основі виконаного дослідження створено програмну систему, яка по мовним записам здійснює автоматичний розрахунок мовних характеристик, виконує ранжування цих характеристик в базі даних, за визначеними в роботі критеріями, та ідентифікацію особи в мовному сигналі.

 Автореферати дисертацій 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Бєлозьорова Яна Андріївна (фізико-математичні 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"