ПІДВИЩЕННЯ ІНФОРМАТИВНОСТІ ОСНОВНОГО ТОНУ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННІ МОВЦІВ ЗГОРТАЛЬНИМИ НЕЙРОМЕРЕЖАМИ

In the article the method and algorithm were presented for speaker’s pitch extraction from the speech signal, using the data of the wavelet transform and singular analysis of the speech signal. That allows arbitrary scale representation of the signal in the frequency domain and increases reliability...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2018
Автори: Биков, Микола Максимович, КОВТУН, ВАСИЛЬОВИЧ В'ЯЧЕСЛАВ
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Vinnytsia National Technical University 2018
Теми:
Онлайн доступ:https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/482
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Optoelectronic Information-Power Technologies

Репозитарії

Optoelectronic Information-Power Technologies
id oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-482
record_format ojs
spelling oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-4822018-09-06T07:30:06Z ПІДВИЩЕННЯ ІНФОРМАТИВНОСТІ ОСНОВНОГО ТОНУ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННІ МОВЦІВ ЗГОРТАЛЬНИМИ НЕЙРОМЕРЕЖАМИ Биков, Микола Максимович КОВТУН, ВАСИЛЬОВИЧ В'ЯЧЕСЛАВ автоматизована система розпізнавання мовців критичного застосування розпізнавання образів цифрова обробка сигналів сингулярний аналіз згортальна нейромережа вейвлет-перетворення In the article the method and algorithm were presented for speaker’s pitch extraction from the speech signal, using the data of the wavelet transform and singular analysis of the speech signal. That allows arbitrary scale representation of the signal in the frequency domain and increases reliability allocation pitch in the case of noise present in the speech signal and using a convolution neural network for speaker recognition. В статье авторы представили метод и алгоритм выделения основного тона диктора из речевого сигнала, использующий данные вейвлет-преобразования речевого сигнала и его сингулярного анализа, что позволяет произвольно масштабировать представление сигнала в частотной области и повышает достоверность выделения основного тона в случае присутствия шумов в речевом сигнале и использовании для распознавания диктора сверточной нейросети. У статті автори розробили метод і алгоритм виділення основного тону мовця із мовного сигналу, який використовує дані вейвлет-перетворення мовного сигналу та його сингулярного аналізу, що дозволяє довільно масштабувати представлення сигналу у частотній області і підвищує достовірність виділення основного тону у випадку присутності шумів у мовному сигналі і використанні для розпізнавання мовця загортальної нейромережі. Vinnytsia National Technical University 2018-08-20 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/482 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 34 No. 2 (2017) Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 34 № 2 (2017) Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 34 № 2 (2017) 2311-2662 1681-7893 uk https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/482/471
institution Optoelectronic Information-Power Technologies
baseUrl_str
datestamp_date 2018-09-06T07:30:06Z
collection OJS
language Ukrainian
topic автоматизована система розпізнавання мовців критичного застосування
розпізнавання образів
цифрова обробка сигналів
сингулярний аналіз
згортальна нейромережа
вейвлет-перетворення
spellingShingle автоматизована система розпізнавання мовців критичного застосування
розпізнавання образів
цифрова обробка сигналів
сингулярний аналіз
згортальна нейромережа
вейвлет-перетворення
Биков, Микола Максимович
КОВТУН, ВАСИЛЬОВИЧ В'ЯЧЕСЛАВ
ПІДВИЩЕННЯ ІНФОРМАТИВНОСТІ ОСНОВНОГО ТОНУ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННІ МОВЦІВ ЗГОРТАЛЬНИМИ НЕЙРОМЕРЕЖАМИ
topic_facet автоматизована система розпізнавання мовців критичного застосування
розпізнавання образів
цифрова обробка сигналів
сингулярний аналіз
згортальна нейромережа
вейвлет-перетворення
format Article
author Биков, Микола Максимович
КОВТУН, ВАСИЛЬОВИЧ В'ЯЧЕСЛАВ
author_facet Биков, Микола Максимович
КОВТУН, ВАСИЛЬОВИЧ В'ЯЧЕСЛАВ
author_sort Биков, Микола Максимович
title ПІДВИЩЕННЯ ІНФОРМАТИВНОСТІ ОСНОВНОГО ТОНУ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННІ МОВЦІВ ЗГОРТАЛЬНИМИ НЕЙРОМЕРЕЖАМИ
title_short ПІДВИЩЕННЯ ІНФОРМАТИВНОСТІ ОСНОВНОГО ТОНУ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННІ МОВЦІВ ЗГОРТАЛЬНИМИ НЕЙРОМЕРЕЖАМИ
title_full ПІДВИЩЕННЯ ІНФОРМАТИВНОСТІ ОСНОВНОГО ТОНУ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННІ МОВЦІВ ЗГОРТАЛЬНИМИ НЕЙРОМЕРЕЖАМИ
title_fullStr ПІДВИЩЕННЯ ІНФОРМАТИВНОСТІ ОСНОВНОГО ТОНУ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННІ МОВЦІВ ЗГОРТАЛЬНИМИ НЕЙРОМЕРЕЖАМИ
title_full_unstemmed ПІДВИЩЕННЯ ІНФОРМАТИВНОСТІ ОСНОВНОГО ТОНУ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННІ МОВЦІВ ЗГОРТАЛЬНИМИ НЕЙРОМЕРЕЖАМИ
title_sort підвищення інформативності основного тону для розпізнаванні мовців згортальними нейромережами
description In the article the method and algorithm were presented for speaker’s pitch extraction from the speech signal, using the data of the wavelet transform and singular analysis of the speech signal. That allows arbitrary scale representation of the signal in the frequency domain and increases reliability allocation pitch in the case of noise present in the speech signal and using a convolution neural network for speaker recognition.
publisher Vinnytsia National Technical University
publishDate 2018
url https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/482
work_keys_str_mv AT bikovmikolamaksimovič pídviŝennâínformativnostíosnovnogotonudlârozpíznavannímovcívzgortalʹniminejromerežami
AT kovtunvasilʹovičvâčeslav pídviŝennâínformativnostíosnovnogotonudlârozpíznavannímovcívzgortalʹniminejromerežami
first_indexed 2025-09-24T17:29:15Z
last_indexed 2025-09-24T17:29:15Z
_version_ 1850410244732092416