Влияние GSM-сжатия на идентификационные акустические признаки, характеризующие речевой поток в целом
Статья посвящена исследованию влияния алгоритма сжатия GSM 6.10, используемого современной сотовой связью, на характеристики речевого сигнала. В работе описаны интегральные признаки речевого сигнала, используемые в современных системах идентификации диктора, выполнено численное исследование устой...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Штучний інтелект |
|---|---|
| Дата: | 2010 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2010
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56283 |
| 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: | Влияние GSM-сжатия на идентификационные акустические признаки, характеризующие речевой поток в целом / Т.В. Ермоленко, М.А. Панфилова // Штучний інтелект. — 2010. — № 3. — С. 196-203. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Статья посвящена исследованию влияния алгоритма сжатия GSM 6.10, используемого современной сотовой связью, на характеристики речевого сигнала. В работе описаны интегральные признаки речевого сигнала, используемые в современных системах идентификации диктора, выполнено численное исследование устойчивости значений этих признаков к сжатию с потерями.
Стаття присвячена дослідженню впливу алгоритму стиснення GSM 6.10, що використовується сучасним стільниковим зв’язком, на характеристики мовного сигналу. У роботі описано інтегральні ознаки мовного сигналу, що використовуються в сучасних системах ідентифікації диктора, виконано чисельне дослідження стійкості значень цих ознак до стиснення із втратами.
The article is devoted to research of influence of GSM 6.10 compression algorithm, which is employed within modern cellular networks, on speech signal features. The technique for integral speech signal features computation which is often used in modern speaker identification systems is described. Also computational investigation results of these features robustness to compression with losses are shown.
|
|---|---|
| ISSN: | 1561-5359 |