Я. А. Бєлозьорова
{"title":"Метод підвищення інформативності частоти основного тону в задачах ідентифікації мовця","authors":"Я. А. Бєлозьорова","doi":"10.36930/40330111","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Розглянуто питання підвищення точності ідентифікації мовця завдяки аналізу фізичної природи формування особливостей мовного сигналу та математичного опису структури сигналу. Здійснено огляд процесу ідентифікації особи, зроблено висновок, що в сигналі мають бути постійні самоподібні структури, які формуються під час мовлення кожної конкретної особи. Подібність структур самим собі можлива за рахунок їхнього масштабування в мовних фрагментах. На підставі проведеного аналізу визначено основні параметри опису індивідуальних особливостей голосу мовця у вигляді частоти основного тону та спектральних характеристик мовного сигналу. Проведений огляд методів визначення частоти основного тону дав змогу виділити напрями поліпшення точності ідентифікації мовця внаслідок точнішого математичного опису унікальних ознак мовного сигналу. Під час аналізу зроблено висновок, що найвдалішим інструментом виявлення самоподібних структур можна вважати фрактальний та вейвлет-аналіз. Обґрунтовано використання комплексного вейвлету Морле для опису мовного сигналу. У вигляді оцінки частоти основного тону мовного сигналу в роботі розглянуто відстані між локальними частотними максимумами скейлограм. Важливим фактором стійкості і достовірності оцінок частоти основного тону для цього методу є можливість оцінки частоти основного тону не тільки по локальних максимумах, але і по кореляції між фрагментами областей максимумів. На підставі вейвлет-перетворення та мультифрактального спектра запропоновано алгоритм виділення характеристик самоподібних структур, притаманних мовцю, та розроблені методи оброблення мовного сигналу дають змогу використовувати їх для побудови систем ідентифікації мовного сигналу та для створення інтелектуальних систем взаємодії користувача й комп'ютера. На підставі алгоритму запропоновано метод підвищення інформативності частоти основного тону для мовної ідентифікації особи, в якому, на відміну від наявних, за ознаку для розпізнавання використано значення коефіцієнтів вейвлет-перетворення на відрізках мовного сигналу, де спостерігаються екстремуми кореляційних функцій частоти основного тону. Проведений аналіз точності запропонованого методу показав достатній для використання рівень його ефективності.","PeriodicalId":33529,"journal":{"name":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-02-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36930/40330111","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

通过分析形成语言信号特性的物理性质和信号结构的数学描述,考虑了提高语言识别准确性的问题。对身份识别过程进行了检查,得出的结论是,每个人说话时形成的信号中应该有恒定的自组装结构。通过在语言片段中测量结构本身的相似性是可能的。基于分析,用于描述说话者语音的个体特征的基本参数被定义为主音的频率和语音信号的特定特征。用于确定主音频率的方法使您能够通过对语言信号的独特符号进行更准确的数学描述来指导语言识别准确性的提高。分析得出结论,识别类自结构最成功的工具可以被认为是分形和波浪分析。使用莫尔复形来描述语音信号是合理的。工作中语音信号主音频率的估计着眼于千克的本地频率最大值之间的距离。该方法的核心音调频率估计的稳定性和可靠性的一个重要因素是不仅在局部最大值处估计核心音调频率的能力,而且在最大面积之间具有相关性。基于波动变换和多重分形谱,开发的语言信号处理方法使其能够用于建立语言信号识别系统和创建智能的用户-计算机交互系统。该算法提出了一种增加用于人的语言识别的主音频率的方法,-用于检测观察到主音调的相关函数极值的语言信号段的转换波系数的值。对所提出方法的精度分析表明,使用其效率水平是足够的。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Метод підвищення інформативності частоти основного тону в задачах ідентифікації мовця
Розглянуто питання підвищення точності ідентифікації мовця завдяки аналізу фізичної природи формування особливостей мовного сигналу та математичного опису структури сигналу. Здійснено огляд процесу ідентифікації особи, зроблено висновок, що в сигналі мають бути постійні самоподібні структури, які формуються під час мовлення кожної конкретної особи. Подібність структур самим собі можлива за рахунок їхнього масштабування в мовних фрагментах. На підставі проведеного аналізу визначено основні параметри опису індивідуальних особливостей голосу мовця у вигляді частоти основного тону та спектральних характеристик мовного сигналу. Проведений огляд методів визначення частоти основного тону дав змогу виділити напрями поліпшення точності ідентифікації мовця внаслідок точнішого математичного опису унікальних ознак мовного сигналу. Під час аналізу зроблено висновок, що найвдалішим інструментом виявлення самоподібних структур можна вважати фрактальний та вейвлет-аналіз. Обґрунтовано використання комплексного вейвлету Морле для опису мовного сигналу. У вигляді оцінки частоти основного тону мовного сигналу в роботі розглянуто відстані між локальними частотними максимумами скейлограм. Важливим фактором стійкості і достовірності оцінок частоти основного тону для цього методу є можливість оцінки частоти основного тону не тільки по локальних максимумах, але і по кореляції між фрагментами областей максимумів. На підставі вейвлет-перетворення та мультифрактального спектра запропоновано алгоритм виділення характеристик самоподібних структур, притаманних мовцю, та розроблені методи оброблення мовного сигналу дають змогу використовувати їх для побудови систем ідентифікації мовного сигналу та для створення інтелектуальних систем взаємодії користувача й комп'ютера. На підставі алгоритму запропоновано метод підвищення інформативності частоти основного тону для мовної ідентифікації особи, в якому, на відміну від наявних, за ознаку для розпізнавання використано значення коефіцієнтів вейвлет-перетворення на відрізках мовного сигналу, де спостерігаються екстремуми кореляційних функцій частоти основного тону. Проведений аналіз точності запропонованого методу показав достатній для використання рівень його ефективності.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
41
审稿时长
4 weeks
期刊最新文献
Особливості фракційного впливу підстилки на надходження мікроелементів у ґрунт в умовах Жеребківського лісництва ДП "Ананьївське лісове господарство" Особливості застосування систем дистанційного навчання у формуванні компетентностей під час підготовки фахівців з інформаційних технологій Збереження та невиснажливе використання заплавних лісів України з урахуванням підходів оселищної концепції охорони природи Аналіз проблеми застосування методів машинного навчання для оцінювання та прогнозування дефектів програмного забезпечення Міждисциплінарні зв'язки інвазійної геоботаніки в контексті структури сучасного природознавства
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1