Сегментація мовного сигналу з використанням Вейвлет-перетворення

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorДюжаєв, Л. П.
dc.contributor.authorСоколов, Д. Ю.
dc.contributor.authorDyuzhayev, L. P.
dc.contributor.authorSokolov, D. Y.
dc.contributor.authorДюжаев, Л. П.
dc.contributor.authorСоколов, Д. Ю.
dc.date.accessioned2014-06-12T11:54:11Z
dc.date.available2014-06-12T11:54:11Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractenThis article provides a voice channel segmentation algorithm using the multiresolution analysis and wavelet transform, which features both within the stationary sites significant role for the analysis of language play signal spectral characteristics that are determined by the transfer function of the vocal tract, and is changed in the process of articulation. I.e., speech is char-acterized by nonlinear fluctuations of different size, which are unique to the various speakers. Proposed in this paper algorithm modification for multiresolution analysis allows you to find borders labels of interphoneme transitions for the sounds of different speakers.uk
dc.description.abstractruВ данной статье приводится алгоритм сегментации речевого канала с использованием кратномасштабного анализа и вейвлет-преобразования,который показывает как в пределах стационарных участков значительную роль для анализа языка играют спектральные особенности сигнала, которые определяются передаточной характеристикой речевого тракта и изменяется в процессе артикуляции. Т.е. речевой сигнал характеризуется нелинейными флуктуациями различных масштабов, которые являются уникальными для различных дикторов. Предложенные в статье модификации алгоритма кратномасштабного анализа позволяет находить метки границ межфонемних переходов звуковых сигналов различных дикторов.uk
dc.description.abstractukУ даній статті наводиться алгоритм сегментації мовного каналу з використанням кратномасштабного аналізу та вейвлет-перетворення, що показує як в межах стаціонарних ділянок значну роль для аналізу мови відіграють спектральні особливості сигналу, що визначаються передатною характеристикою мовного тракту, яка змінюється в процесі артикуляції. Тобто мовний сигнал характеризується нелінійними флуктуаціями різних масштабів, які є унікальними для різних дикторів. Запропоновані у статті модифікації алгоритму кратномасштабного аналізу дозволяє знаходити мітки границь мiжфонемних переходів у звукових сигналах різних дикторів.uk
dc.format.pagerangeС. 30-35uk
dc.identifier.citationДюжаєв, Л. П. Сегментація мовного сигналу з використанням Вейвлет-перетворення / Л. П. Дюжаєв, Д. Ю. Соколов // Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратуробудування : збірник наукових праць. – 2012. – № 50. – С. 30-35. – Бібліогр.: 3 назви.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/7893
dc.language.isoukuk
dc.publisherНТУУ «КПІ»uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.source.nameВісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратуробудування : збірник наукових працьuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectвейвлет-перетворенняuk
dc.subjectдеталізаціяuk
dc.subjectапроксимаціяuk
dc.subjectсегментаціяuk
dc.subjectwavelet transformuk
dc.subjectdetailinguk
dc.subjectapproximationuk
dc.subjectsegmentationuk
dc.subjectвейвлет-преобразованиеuk
dc.subjectдетализацияuk
dc.subjectаппроксимацияuk
dc.subjectсегментацияuk
dc.subject.udc681.58uk
dc.titleСегментація мовного сигналу з використанням Вейвлет-перетворенняuk
dc.title.alternativeVoice signal segmentation using wavelet transformsuk
dc.title.alternativeСегментация речевого сигнала с использованием вейвлет-преобразованияuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
50_030.pdf
Розмір:
356.57 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування: збірник наукових праць, № 50