Обработка речевых сигналов на основе вейвлетов
| Jazyk: | ruština |
|---|---|
| Rok vydání: | 2015 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт. |
| ISSN: | 2072-8743 2072-8735 |
| Popis: | Для решения задач инструментального исследования фонограмм или обработки аудиозаписей речевых сигналов предлагаются решения с использованием вейвлет-преобразования. Большинство современных методов анализа звуков речи основываются на спектральной модели для стационарного сигнала. Основным недостатком этой модели является отсутствие характеристик для основных шумовых составляющих в произносимых согласных звуках, и это при том, что в большинстве языков основная речевая информация передается согласными. Традиционно разрабатываемые алгоритмы идентификации личности по голосу и распознавания речи основываются, как правило, на определении характеристик гласных звуков. Разработанная специалистами OOO "Центр Речевых Технологий" (Санкт-Петербург) методика криминалистической идентификации дикторов по речи на русском и других языках включает в себя на этапе инструментального анализа сравнение статистик основного тона голоса и формант, формантное "выравнивание", экспертное сравнение формант ударных гласных. Исследования, проведенные в МГТУ им. Н.Э. Баумана с использованием системы "Фон-NI" показали, что вейвлет-спектрограммы намного более информативны, чем обычные Фурье-спектрограммы и, в отличие от последних, позволяют легко выявлять тончайшие локальные особенности акустических сигналов. Многоуровневый вейвлет-анализ сигналов позволяет решать задачи определения подлинности фонограмм, идентификации, оценки эмоциональной напряженности диктора, получения акустической обстановки окружения и шумоочистки речи с точностью, недоступной цифровой обработке на основе преобразования Фурье. Рассмотрена технология получения вейвлет-сонограмм речи с высоким частотно-временным разрешением. Представлены результаты фоноскопических исследований аудиозаписей при решении задач определения подлинности фонограмм, идентификации диктора и оценке его эмоциональной напряженности. Приводятся сонограммы сигналов акустической обстановки, а также аппаратно-программные средства шумоочистки речи на основе вейвлет-преобразования. Эффективное применение вейвлет-технологий на этапе инструментального исследования фонограмм возможно лишь при высокой точности регистрации речевых сигналов, которую обеспечивают специализированные средства. Разработанные программы многоуровневого вейвлет-анализа "WaveView MWA" с 2012 г. используются студентами 6 курса кафедры "Информационная безопасность" МГТУ им. Н.Э. Баумана при выполнении цикла лабораторных работ "Инструментальные методы криминалистического исследования фонограмм". |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|