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...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Штучний інтелект |
|---|---|
| Дата: | 2011 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2011
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.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| _version_ | 1862750366142038016 |
|---|---|
| author | Ермоленко, Т.В. Жук, А.В. |
| author_facet | Ермоленко, Т.В. Жук, А.В. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | 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.
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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T21:04:47Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-60256 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T21:04:47Z |
| publishDate | 2011 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Ермоленко, Т.В. Жук, А.В. 2014-04-13T07:44:54Z 2014-04-13T07:44:54Z 2011 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60256 004.89, 004.93 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. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Интеллектуальные речевые технологии. Компьютерная обработка естественно-языковых текстов и семантический поиск Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи Класифікація фреймів мовленнєвого сигналу в задачах дикторонезалежного розпізнавання мовлення Speech signal frames classification in the tasks of speaker-independent speech recognition Article published earlier |
| spellingShingle | 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 |
| title | Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи |
| title_alt | Класифікація фреймів мовленнєвого сигналу в задачах дикторонезалежного розпізнавання мовлення Speech signal frames classification in the tasks of speaker-independent speech recognition |
| 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_short | Классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи |
| title_sort | классификация фреймов речевого сигнала в задачах дикторонезависимого распознавания речи |
| topic | Интеллектуальные речевые технологии. Компьютерная обработка естественно-языковых текстов и семантический поиск |
| topic_facet | Интеллектуальные речевые технологии. Компьютерная обработка естественно-языковых текстов и семантический поиск |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60256 |
| work_keys_str_mv | AT ermolenkotv klassifikaciâfreimovrečevogosignalavzadačahdiktoronezavisimogoraspoznavaniâreči AT žukav klassifikaciâfreimovrečevogosignalavzadačahdiktoronezavisimogoraspoznavaniâreči AT ermolenkotv klasifíkacíâfreimívmovlennêvogosignaluvzadačahdiktoronezaležnogorozpíznavannâmovlennâ AT žukav klasifíkacíâfreimívmovlennêvogosignaluvzadačahdiktoronezaležnogorozpíznavannâmovlennâ AT ermolenkotv speechsignalframesclassificationinthetasksofspeakerindependentspeechrecognition AT žukav speechsignalframesclassificationinthetasksofspeakerindependentspeechrecognition |