Фаді Талал Ахмед Аль-Келані. Методи і алгоритми опрацювання і компресії мовних сигналів та їх реалізація в комп'ютерних системах

brief description

Фаді Талал Ахмед Аль-Келані. Методи і алгоритми опрацювання і компресії мовних сигналів та їх реалізація в комп'ютерних системах : дис... канд. техн. наук: 05.13.13 / Національний ун-т "Львівська політехніка". - Л., 2006

Фаді Талал Ахмед Аль-Келані.Методи і алгоритми опрацювання і компресії мовних сигналів та їх реалізація в комп’ютерних системах.- Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.13 Обчислювальні машини, системи та мережі.Національний університет Львівська політехніка”, Львів, 2006.
Дисертацію присвячено створенню нових методів розпізнавання мовних сигналів на основі пакетних вейвлет алгоритмів. Приділено увагу оптимальному вибору методів компресії мовних сигналів для задач розпізнавання.
Для досягнення поставленої мети розроблено алгоритм нелінійної часової нормалізації, що враховує явище коартикулації мови, використано пакетний вейвлет-аналіз для реалізації нового методу визначення ознак розпізнавання, який вирізняється своєю адаптивністю до визначення характерних особливостей мовних сигналів. Досліджено алгоритми компресії стосовно можливості оптимального вибору і використання їх в задачах розпізнавання мови. Результати тестування розроблених та реалізованих методів та алгоритмів показали їх ефективність використання в задачах розпізнавання.
Ключові слова:комп’ютерна системарозпізнавання мовних сигналів, компресія, ознаки розпізнавання, алгоритм.

У дисертаційній роботі розроблено новий метод визначення ознак розпізнавання нових сигналів з використанням пакетних вейвлет-алгоритмів та проведено аналіз ефективності методів компресії мовних сигналів. Отримано такі наукові та практичні результати:

Проведено порівняльний аналіз і класифікацію відомих алгоритмів розпізнавання та компресії мовних сигналів. Встановлено, що існуючі методи визначення ознак розпізнавання базуються на використанні жорстких” алгоритмів, які погано адаптуються до характерних особливостей мовних сигналів, тим самим погіршуючи ефективність роботи всієї системи розпізнавання.
Розроблено новий алгоритм нелінійної часової нормалізації, який, на відміну від відомих, враховує явище коартикуляції.
Розроблено метод та алгоритм визначення ознак розпізнавання мовних сигналів, який базується на використанні пакетного вейвлет-аналізу, основною перевагою якого в порівнянні з іншими відомими методами є адаптивність до характерних особливостей мовних сигналів, що призводить до покращення інформативності отриманих ознак і підвищення ефективності розпізнавання всієї системи.
Сформовано рекомендації практичного застосування розроблених систем формування інформативних ознак і методів їх порівняння, що дало змогу побудувати блок-схеми систем розпізнавання та компресії мовних сигналів та покращити ефективність їх роботи.
Отримано залежність похибки розпізнавання від відстані Махаланобіса, яка вказує на те, що показники ймовірності правильного розпізнавання запропонованої біометричної системи є кращі від існуючих і складаютьР=0.95.
Програмно реалізовано алгоритми компресії мовних сигналів з використанням пакетних вейвлет-алгоритмів, визначено характеристики сигналів і досліджено залежність коефіцієнта компресії віддля різних типів ортогональних перетворень. Показано доцільність використання перетворення Карунена-Лоєва.