Скачати повний текст

Уперше для вейвлет-аналізу фонем як набір знаків використано енергетичні параметри вейвлет-спектра, характерні для досліджених фонем на різних частотних діапазонах, що дозволило підвищити ефективність розпізнавання. Удосконалено методики зниження рівня шумів на базі методів межової вейвлет-обробки, що враховують широку класифікацію звуків мовлення. Запропонований підхід на етапі попередньої обробки дозволяє зменшити помилки за подальшого розпізнавання. Удосконалено методики знаходження з використанням методів вейвлет-аналізу меж вимовлених слів за рахунок застосування фонетичної класифікації, що дає змогу виділяти слова з голосового сигналу за відношення сигнал/шум менше за 20 db і наявності короткочасних високоамплітудних перешкод. Розвинуто засновані на методах частотно-часового аналізу методики сегментації слів, що реалізують виділення міжфонемних переходів незалежно від голосових даних диктора й інтенсивності мовного голосового сигналу (МГС) в результаті врахування динаміки енергетичних характеристик вейвлет-спектра. Розроблено нову інформаційну технологію, що базується на запропонованих методиках і реалізує функції попередньої обробки, сегментації МГС, класифікацію звуків мовлення та розпізнавання фонем.

  Скачати повний текст

Розглянуто питання розв'язання наукової задачі підвищення якості автоматичного розпізнавання слів у мовному сигналі (МС). Проаналізовано проблему побудови автоматичних систем розпізнавання мови. Наведено альтернативну схему обробки МС, що базується на багаторівневому врахуванні акустичної інформації про сигнал. Розроблено й експериментально обгрунтовано метод автоматичної сегментації МС, що враховує, поряд зі швидкістю зміни MFCC-кепстра, ступінь кепстральної гладкості ділянки сигнала. Викладено підхід до зважування мовних сегментів на основі просодичних параметрів сигнала й урахування ваг на етапі постобробки. Описано модель звукового образу фонеми на основі перетворення Карунена - Лоева. Розроблено нечітку когнітивну модель FCAS постобробки МС, що містить сітку елементарних фонетичних процесорів ознакового, фонемного та словесного рівней. Прийнято рішення щодо розпізнаного слова на основі вихідних значень процесорів. Експериментально встановлено, що запропоновані моделі й методи зменшують кількість помилок розпізнавання слів. Розроблено інформаційну технологію та програмний комплекс CogniSPEECH розпізнавання мовних команд і пошуку ключових слів у файлах. Досліджено характеристики системи, доведено доцільність її застосування у програмах голосового набору телефонних номерів, мовного керування роботом і пошуку слів у мовних файлах.

  Скачати повний текст

Розроблено інформаційну технологію обробки й аналізу характеристик мовленнєвої інформації для побудови систем розпізнавання мовленнєвих сигналів, систем голосового керування. Запропоновано нові методи розпізнавання мовленнєвих сигналів на основі принципу максимуму Понтригіна й на основі локальних екстремумів. Розроблено метод зіставлення реалізацій сигналу змінної довжини, який на відміну від існуючих встановлює відповідність входів нейронної мережі й елементів пред'явленої реалізації. Удосконалено метод побудови аналітичного наближення спектрально-часового зображення мовленнєвого сигналу, який базується на вдосконаленій моделі спектрів мовленнєвих сигналів, ураховує знакозмінність залишків спектра у методі послідовного вилучення складових, а також дійсну й уявну частини спектрально-часового зображення мовленнєвого сигналу. Удосконалено багатокритеріальну ієрархічну модель розпізнавання мовленнєвих сигналів.

  Скачати повний текст

Удосконалено математичну модель слухової системи людини. Сформульовано новий спосіб представлення індивідуальних ознак для розпізнавання голосу та зменшено імовірність виникнення похибок першого та другого роду у разі його розпізнавання за цими ознаками. Розроблено метод ущільнення мовних сигналів з адаптивним періодом дискретизації, а також метод підвищення інформативності частоти основного тону для розпізнавання голосу, в якому, на відміну від існуючих, як ознаку для розпізнавання використано значення коефіцієнтів вейвлет-перетворення на відрізках мовного сигналу. Запропоновано універсальний метод оцінювання ефективності інформаційно-вимірювальних систем (ІВС) для розпізнавання голосу, який передбачає використання інтегрального функціонально-статистичного критерію. На базі запропонованих моделей і методів сформовано алгоритмічні та програмні засоби, використані у розробленій ІВС для розпізнавання голосу.

  Скачати повний текст

Вперше розроблено метод ідентифікації людини на основі нової системи інформативних ознак мовних сигналів - індивідуального мовного коду, в якому, на відміну від існуючих методів, для ототожнення мовних об'єктів на вкрай обмеженому за обсягом і спотвореному мовному матеріалі використовуються індивідуальні для кожного об'єкта функції (правила) обробки мовного сигналу, що дозволило повніше відобразити індивідуальні особливості мови людини. Удосконалено модель фоноскопічної ідентифікації людини, яка відрізняється від існуючих моделей введенням етапу класифікації мовних об'єктів і виділенням оптимальних ідентифікаційних ознак для кожного з них, що дало змогу підвищити здатність ознак і вирішальних правил розділяти об'єкти на класи та рівень інтелектуалізації рішення задачі ідентифікації. Запропоновано структурний (геометричний) метод дослідження мовних сигналів, де первинні структурні ознаки елементарних сегментів голосних звуків мови найбільше відбивають закономірні особливості мови людини, що дозволило застосувати опис елементарних площин під кривою сигналу, яка найповніше відповідає механізму обробки сигналу слуховим аналізатором.

  Скачати повний текст

Проаналізовано питання використання цифрових голосових сигналів у телекомунікаційних системах та з'ясовано наявність труднощів, пов'язаних з виникнення затримок під час передачі інформації за каналами зв'язку. Одним з шляхів подолання затримок під час передачі затримок є застосування методів стиску. З метою зменшення затримок у разі використання цифрових голосових сигналів у телекомунікаційних системах розроблено метод їх стиску на базі ортогонального перетворення. Досліджено дискретне перетворення Уолша та виявлено нові статистичні властивості коефіцієнтів трансформант. Це дозволяє регулювати якість відновленого сигналу завдяки виключенню коефіцієнтів трансформант. Розвинуто метод стиску коефіцієнтів дискретного перетворення Уолша масивами змінної розрядності, який передбачає використання природного інформаційного обмежувача, що скорочує кількість арифметичних операцій та сприяє зменшенню алфавіту повідомлень. Оцінено складність реалізації та ефективності, запропоновано практичні рекомендації щодо використання розробленого методу стиску цифрових голосів у даних системах.

  Скачати повний текст

Створено нові методи розпізнавання мовних сигналів на основі пакетних вейвлет алгоритмів. Значну увагу приділено питанню оптимального вибору методів компресії мовних сигналів для задач розпізнавання. Розроблено алгоритм нелінійної часової нормалізації, що враховує явище коартикуляції мови з використанням пакетного вейвлет-аналізу для реалізації нового методу визначення ознак розпізнавання, який вирізняється своєю адаптивністю до визначення характерних особливостей мовних сигналів. Досліджено алгоритми компресії стосовно можливості оптимального вибору та використання їх у задачах розпізнавання мови. Проведено тестування розроблених і реалізованих методів і алгоритмів, на підставі результатів яких показано ефективність їх використання у задачах розпізнавання.

  Скачати повний текст

Запропоновано методи формального представлення відношень за допомогою апарата бінарних логічних мереж, зокрема, природно-мовного відношення словозміни регулярних іменників російської мови з їх подальшою програмною та схемною реалізацією. Нові методи побудови логічних мереж застосовано для розробки алгоритмічного забезпечення формування вхідної інформації під час проведення тестування АТС. Показано можливість їх використання для створення програмного забезпечення комплексу моделювання функцій навколишнього середовища для проведення електричних випробувань обладнання АТС, а також для побудови комп'ютерного комплексу для автоматизованого контролю технологічного процесу підприємства.

  Скачати повний текст

Розв'язано задачі моделювання та дослідження передавання голосу цифровими телекомунікаційними системами з метою автоматизації комплексного оцінювання якості каналу передавання голосової інформації. Запропоновано новий підхід до оцінювання якості цього каналу за допомогою автоматичної системи розпізнавання мови, що наближує оцінку якості голосової інформації до природної. Оцінка якості здійснюється шляхом порівняння еталонного набору розпізнаних фраз зі спотвореним набором. Удосконалено метод моделювання фонем у просторі ознак, який відрізняється структурою прихованої марківської моделі фонеми, а також виразом відстані між фонемами у фонемному просторі, що дозволяє підвищити ефективність оцінювання якості каналу та навчання системи розпізнавання мови. Запропоновано нову матричну модель якості голосової інформації, що дозволяє здійснювати кількісне оцінювання якості. Удосконалено метод навчання моделі розпізнавання, що дозволяє підвищити достовірність розпізнавання мови за умов оцінювання якості каналу. На базі запропонованих моделей і методів розроблено методичні, алгоритмічні та програмні засоби для автоматизації комплексного оцінювання якості каналу передавання голосової інформації.

  Скачати повний текст

Вдосконалено методику розв'язання проблеми синтезу мовної інформації, що дозволяє розв'язати задачу штучного утворення звуків голосу людини, на основі спільного використання фізичних моделей голосового джерела та мовного тракту. Розроблено удосконалений чисельний алгоритм для реалізації двомасової моделі голосових зв'язок Ішізаки - Фланагана, в основу якого покладено комбінацію методу розв'язання системи рівнянь коливання двох мас і методу розв'язання нелінійної системи для змін тиску. Створено програмно-алгоритмічний комплекс для дослідження впливу різних факторів та параметрів моделей у системі "голосове джерело - мовний тракт" на мовотворення.

  Скачати повний текст

Вдосконалено методику розв'язання проблеми синтезу мовної інформації, що дозволяє розв'язати задачу штучного утворення звуків голосу людини, на основі спільного використання фізичних моделей голосового джерела та мовного тракту. Розроблено удосконалений чисельний алгоритм для реалізації двомасової моделі голосових зв'язок Ішізаки - Фланагана, в основу якого покладено комбінацію методу розв'язання системи рівнянь коливання двох мас і методу розв'язання нелінійної системи для змін тиску. Створено програмно-алгоритмічний комплекс для дослідження впливу різних факторів та параметрів моделей у системі «голосове джерело - мовний тракт» на мовотворення.

  Скачати повний текст

Для моделювання процесу аналізу та класифікації голосових команд розроблено математичну модель його оптимізації у вигляді дерева класифікації. Для визначення рівня оптимізації запропоновано використовувати узагальнений функціонально-статистичний критерій, модифікований для задачі класифікації голосових команд, які можна формально описати складними синтаксичними структурами. Для моделювання процесу аналізу мовного сигналу на рівні попередньої обробки розроблено "квазічастотну" модель мовоутворення, в якій мовний тракт вважається джерелом інформаційного сигналу, передача повідомлення в якому здійснюється шляхом модуляції трьох несучих частот. Розроблено метод класифікації голосових команд і математичну модель їх синтаксичного аналізу та класифікації на граматичних марковських мережах. Відзначено, що дана модель узагальнює процеси синтаксичного аналізу формальної граматики та класифікації вхідних голосових команд, що дає можливість проводити скорочення граматичних ланцюжків у процесі класифікації без втрат в достовірності класифікації. Показано, що використання інформації про тривалість звучання окремих фонем мови у новому методі класифікації голосових команд сприяє підвищенню швидкодії процесу класифікації голосових команд. Запропоновано спосіб кодування мовних образів ранговими конфігураціями та модель нейтронної мережі, призначеної для класифікації. На підставі нових моделей і методів розроблено методичні, алгоритмічні та програмні засоби для моделювання та оптимізації систем розпізнавання мови.

  Скачати повний текст

  Скачати повний текст

Уперше створено правила методології розробки множинно-семантичних моделей представлення та їх нормованого відображення в оцінці відповідних пристроїв. Це дає змогу розміщати їх характеристики в базі даних на логіко-формальному рівні, з кількісними характеристиками та відповідо до введеного ступеня визначати збіг мовлення. Розвинуто методи моделювання, за допомогою яких здійснюється перетворення мовлення. Це дає змогу конструювати комп'ютерні інтерфейси мовного спілкування з формальним представленням їх характеристик у вигляді моделей як параметричних структур, первинними змінними яких є кількісні оцінки складових частин мовлення. Удосконалено методологію синтезу інтелектуальних робото-технічних систем, що передбачає навчання системи спеціалізованому словнику команд - це дає змогу розпізнавати мовні команди мобільного робота з малою помилкою та високою швидкістю. Розвинуто способи ідентифікації математичних моделей комп'ютерного перетворення мовлення, що є базою для систем розпізнавання мовних образів. Це дозволяє застосовувати їх за умов синтезу інтелектуальних систем керування різноманітного призначення.

  Скачати повний текст

Вдосконалено конкатенативний підхід до комп'ютерного синтезу мовлення, в межах якого враховано ряд властивостей природності звучання, який підвищує натуральність і розбірливість комп'ютерно синтезованих слів українського мовлення. Розроблено моделі взаємозв'язків ознак природності звучання українського мовлення, подання текстової інформації, об'єктно-елементна модель конкатенативного сегментивного синтезу українського мовлення. Здійснено повні набори сегментів, алгоритмічно-програмні засоби сегментації текстової інформації та конкатенації штучних мовленнєвих сигналів, створення об'єктів синтезу. Перевірено функціонування даних і програмно реалізованих засобів озвучення текстової інформації на базі конкатенативного сегментивного синтезу української мови на прикладі озвучення засобами конкатенативного сегментивного синтезу заданого тексту українською мовою.

  Скачати повний текст