Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи

Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи

В статье предлагается метод определения границ речи в поступившем речевом потоке с использованием автоматической настройки под шум окружающей среды и звукозаписывающего оборудования, а также алгоритм классификации фреймов речевого сигнала в терминах обобщенной фонетической транскрипции. Используемые...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2011
Автори: Ермоленко, Т.В., Жук, А.В.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
Назва видання:Штучний інтелект
Теми:
Интеллектуальные речевые технологии. Компьютерная обработка естественно-языковых текстов и семантический поиск
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/60256
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи / Т.В. Ермоленко, А.В. Жук // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 87-95. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-60256
record_format dspace
spelling irk-123456789-602562014-04-14T03:01:35Z Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи Ермоленко, Т.В. Жук, А.В. Интеллектуальные речевые технологии. Компьютерная обработка естественно-языковых текстов и семантический поиск В статье предлагается метод определения границ речи в поступившем речевом потоке с использованием автоматической настройки под шум окружающей среды и звукозаписывающего оборудования, а также алгоритм классификации фреймов речевого сигнала в терминах обобщенной фонетической транскрипции. Используемые параметры базируются на различных спектральных представлениях сигнала, отражают особенности спектральной плотности звуков речи, принадлежащих разным фонетическим классам, что обеспечивает дикторонезависимость процесса классификации. У статті запропоновано метод визначення границь мовлення у потоці мовлення, що надійшов на вхід системи розпізнавання, з використанням автоматичного налаштування під шум оточуючого середовища та звукозаписуючого обладнання, а також алгоритм класифікації фреймів мовленнєвого сигналу у термінах узагальненої фонетичної транскрипції. Параметри, що було використано, базуються на різних спектральних представленнях сигналу, відображають особливості спектральної щільності звуків мовлення, які належать до різних фонетичних класів, що забезпечує дикторонезалежність процесу класифікації. The method for voice activity detection in a captured speech stream with automatic adaptation to environmental and sound-capture hardware noises, and the algorithm for speech signal frames classification in the terms of generalized phonetic transcription are proposed in the article. The speaker-independence is reached because of the parameters used in the classification process. These parameters are based on different spectral representations of a signal and reflect spectral density species of speech sounds. 2011 Article Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи / Т.В. Ермоленко, А.В. Жук // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 87-95. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/60256 004.89, 004.93 ru Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Интеллектуальные речевые технологии. Компьютерная обработка естественно-языковых текстов и семантический поиск
Интеллектуальные речевые технологии. Компьютерная обработка естественно-языковых текстов и семантический поиск
spellingShingle Интеллектуальные речевые технологии. Компьютерная обработка естественно-языковых текстов и семантический поиск
Интеллектуальные речевые технологии. Компьютерная обработка естественно-языковых текстов и семантический поиск
Ермоленко, Т.В.
Жук, А.В.
Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи
Штучний інтелект
description В статье предлагается метод определения границ речи в поступившем речевом потоке с использованием автоматической настройки под шум окружающей среды и звукозаписывающего оборудования, а также алгоритм классификации фреймов речевого сигнала в терминах обобщенной фонетической транскрипции. Используемые параметры базируются на различных спектральных представлениях сигнала, отражают особенности спектральной плотности звуков речи, принадлежащих разным фонетическим классам, что обеспечивает дикторонезависимость процесса классификации.
format Article
author Ермоленко, Т.В.
Жук, А.В.
author_facet Ермоленко, Т.В.
Жук, А.В.
author_sort Ермоленко, Т.В.
title Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи
title_short Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи
title_full Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи
title_fullStr Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи
title_full_unstemmed Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи
title_sort классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate 2011
topic_facet Интеллектуальные речевые технологии. Компьютерная обработка естественно-языковых текстов и семантический поиск
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/60256
citation_txt Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи / Т.В. Ермоленко, А.В. Жук // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 87-95. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.
series Штучний інтелект
work_keys_str_mv AT ermolenkotv klassifikaciâfrejmovrečevogosignalavzadačahdiktoronezavisimogoraspoznavaniâreči
AT žukav klassifikaciâfrejmovrečevogosignalavzadačahdiktoronezavisimogoraspoznavaniâreči
first_indexed 2023-10-18T18:36:22Z
last_indexed 2023-10-18T18:36:22Z
_version_ 1796144666199982080

Схожі ресурси