Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.snu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/724
Название: Выделение идентификационных характеристик диктора на основе вейвлет-разложения голосового сигнала
Другие названия: The isolation speaker identification characteristics on the basis of wavelet decomposition of voice signal.
Виділення ідентифікаційних характеристик диктора на основі вейвлет-розкладання мовного сигналу.
Авторы: Белозерова, Я.А.
Byelozorova, Ya.
Бєлозьорова, Я.А.
Ключевые слова: голосовой сигнал
распознавание
идентификация диктора
вейвлет-разложение
голосовий сигнал
розпізнавання
ідентіфікація диктора
вейвлет-розкладання
voice signal recognition
speaker identification
Дата публикации: 2015
Издательство: СНУ ім. В.Даля
Библиографическое описание: Белозерова Я.А. Выделение идентификационных характеристик диктора на основе вейвлет-разложения голосового сигнала / Я.А. Белозерова // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. - 2015. - № 1 (218). - С. 280 - 283.
Краткий осмотр (реферат): В статье рассмотрены математические основы выделения уникальных идентификационных признаков диктора, основанных на характерных сингулярностях в структуре голосового сигнала диктора. Идентификация сингулярностей выполняется путем вейвлет-разложения голосового сигнала. с последующей его сегментацией и классификацией особенностей. На основе выделенных сингулярностей голосового сигнала определяется частота основного тона, являющаяся в работе основной характеристикой идентификации диктора. Проведенные исследования эффективности идентификации диктора предлагаемым методом выделения характеристик голосового сигнала и расчета на их основе частоты основного тона показали достаточно высокую степень точности в идентификации диктора.
У статті розглянуто математичні основи виділення унікальних ідентифікаційних ознак диктора, заснованих на характерних сингулярностях в структурі голосового сигналу диктора. Ідентифікація сингулярностей виконується шляхом вейвлет-розкладання голосового сигналу з подальшою його сегментацією і класифікацією особливостей. На основі виділених сингулярностей голосового сигналу визначається частота основного тону, що є в роботі основною характеристикою ідентифікації диктора. Проведені дослідження ефективності ідентифікації диктора пропонованим методом виділення характеристик голосового сигналу і розрахунку на їх основі частоти основного тону показали досить високий ступінь точності в ідентифікації диктора.
The article describes the mathematical foundations allocate unique identification signs speaker based on the characteristic structure of the singularities in the voice signal speaker. The identification of singularities is performed by wavelet decomposition of the voice signal with its subsequent segmentation and classification features. On the basis of isolated singularities of the voice signal is determined by the frequency of the pitch, which is in the main characteristic of speaker identification. Studies have suggested efficacy speaker identification method of isolation characteristics of the voice signal and calculating the frequency based on their pitch showed reasonably high degree of accuracy in the speaker identification. As an improvement of this method is proposed to introduce additional criteria to improve the accuracy of classification of singularities.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://dspace.snu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/724
Располагается в коллекциях:№ 1 (218)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
vestnik_1-218-2015 280-.pdf700,23 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.