Идентификация характеристик голоса на основе максимумов вейвлет-преобразования

Приведены результаты исследований по разработке методологии и математической модели выявления и анализа самоподобных структур в речевых фрагментах аудиофайлов. Модель позволяет на основе вейвлетного базиса Морле выделять в пространственной области скейлограмм геометрические образования типа «хребтов...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Реєстрація, зберігання і обробка даних
Datum:2013
1. Verfasser: Соловьев, В.И.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2013
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/87065
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Идентификация характеристик голоса на основе максимумов вейвлет-преобразования / В.И. Соловьев // Реєстрація, зберігання і обробка даних. — 2013. — Т. 15, № 2. — С. 39-47. — Бібліогр.: 24 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Приведены результаты исследований по разработке методологии и математической модели выявления и анализа самоподобных структур в речевых фрагментах аудиофайлов. Модель позволяет на основе вейвлетного базиса Морле выделять в пространственной области скейлограмм геометрические образования типа «хребтов». Показано, что эти образования при определенных условиях имеют взаимно однозначное соответствие с индивидуальными характеристиками голоса. 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.
ISSN:1560-9189