Identification of Voice Characteristics on the Base of Wavelet Transformation Maximums
The results of studies on the development of the methodology and mathematical model of detection and analysis of self-similar structures in the utterances of audio files have been demonstrated. The model allows through Morlet wavelet basis to allocate the spatial domain scaling graphs geometric form...
Gespeichert in:
| Datum: | 2013 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | rus |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2013
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/103377 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Data Recording, Storage & Processing |
Institution
Data Recording, Storage & Processing| id |
drspiprikievua-article-103377 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
drspiprikievua-article-1033772020-12-28T22:42:40Z Identification of Voice Characteristics on the Base of Wavelet Transformation Maximums Идентификация характеристик голоса на основе максимумов вейвлет-преобразования Ідентифікація характеристик голосу на основі максимумів вейвлет-перетворення Solovyev, V. I. самоподібні структури фрагменти мови ідентифікація індивідуальних характеристик голосу самоподобные структуры фрагменты речи идентификация индивидуальных характеристик голоса self-similar structure parts of speech the identification of individual characteristics of voice The results of studies on the development of the methodology and mathematical model of detection and analysis of self-similar structures in the utterances of audio files have been demonstrated. The model allows through Morlet wavelet basis to allocate the spatial domain scaling graphs geometric formations with ridge-like structure. It is shown that these structures, under certain conditions, are of the one-to-one correspondence to the individual characteristics of the voice. Fig.: 4. Refs: 26 titles. Приведены результаты исследований по разработке методологии и математической модели выявления и анализа самоподобных структур в речевых фрагментах аудиофайлов. Модель позволяет на основе вейв- летного базиса Морле выделять в пространственной области скейло- грамм геометрические образования типа «хребтов». Показано, что эти образования при определенных условиях имеют взаимно однозначное соответствие с индивидуальными характеристиками голоса. Наведено результати досліджень з розробки методології та математичної моделі виявлення та аналізу самоподібних структур у мовних фрагментах аудіофайлів. Модель дозволяє на основі вейвлетного базису Морле виділяти в просторовій області скейлограм геометричні структури типу «хребтів». Показано, що ці утворення за певних умов мають взаємно однозначну відповідність з індивідуальними характеристиками голосу. Іл.: 4. Бібліогр.: 26 найм. Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2013-06-04 Article Article application/pdf http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/103377 10.35681/1560-9189.2013.15.2.103377 Data Recording, Storage & Processing; Vol. 15 No. 2 (2013); 39–47 Регистрация, хранение и обработка данных; Том 15 № 2 (2013); 39–47 Реєстрація, зберігання і обробка даних; Том 15 № 2 (2013); 39–47 1560-9189 rus http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/103377/98520 Авторське право (c) 2013 Реєстрація, зберігання і обробка даних |
| institution |
Data Recording, Storage & Processing |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2020-12-28T22:42:40Z |
| collection |
OJS |
| language |
rus |
| topic |
self-similar structure parts of speech the identification of individual characteristics of voice |
| spellingShingle |
self-similar structure parts of speech the identification of individual characteristics of voice Solovyev, V. I. Identification of Voice Characteristics on the Base of Wavelet Transformation Maximums |
| topic_facet |
самоподібні структури фрагменти мови ідентифікація індивідуальних характеристик голосу самоподобные структуры фрагменты речи идентификация индивидуальных характеристик голоса self-similar structure parts of speech the identification of individual characteristics of voice |
| format |
Article |
| author |
Solovyev, V. I. |
| author_facet |
Solovyev, V. I. |
| author_sort |
Solovyev, V. I. |
| title |
Identification of Voice Characteristics on the Base of Wavelet Transformation Maximums |
| title_short |
Identification of Voice Characteristics on the Base of Wavelet Transformation Maximums |
| title_full |
Identification of Voice Characteristics on the Base of Wavelet Transformation Maximums |
| title_fullStr |
Identification of Voice Characteristics on the Base of Wavelet Transformation Maximums |
| title_full_unstemmed |
Identification of Voice Characteristics on the Base of Wavelet Transformation Maximums |
| title_sort |
identification of voice characteristics on the base of wavelet transformation maximums |
| title_alt |
Идентификация характеристик голоса на основе максимумов вейвлет-преобразования Ідентифікація характеристик голосу на основі максимумів вейвлет-перетворення |
| description |
The results of studies on the development of the methodology and mathematical model of detection and analysis of self-similar structures in the utterances of audio files have been demonstrated. The model allows through Morlet wavelet basis to allocate the spatial domain scaling graphs geometric formations with ridge-like structure. It is shown that these structures, under certain conditions, are of the one-to-one correspondence to the individual characteristics of the voice. Fig.: 4. Refs: 26 titles. |
| publisher |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України |
| publishDate |
2013 |
| url |
http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/103377 |
| work_keys_str_mv |
AT solovyevvi identificationofvoicecharacteristicsonthebaseofwavelettransformationmaximums AT solovyevvi identifikaciâharakteristikgolosanaosnovemaksimumovvejvletpreobrazovaniâ AT solovyevvi ídentifíkacíâharakteristikgolosunaosnovímaksimumívvejvletperetvorennâ |
| first_indexed |
2025-07-17T10:55:49Z |
| last_indexed |
2025-07-17T10:55:49Z |
| _version_ |
1837891321540378624 |