Исследование признакового пространства для описания отрезков речевых сигналов в задачах распознавания устной речи
DOI:
https://doi.org/10.17308/sait.2020.4/3208Ключевые слова:
речевой сигнал, признаки, субполосный метод, мел шкала, частотная ось, доли энергии, энтропияАннотация
В данной работе рассматривается набор признаков для описания отрезков речевых сигналов с точки зрения их информативности. Наборы признаков используются в задачах распознавания. От информативности набора признаков во многом зависит успех решения задач распознавания. Информативность набора признаков оценивается с помощью информационной энтропии. В данной работе производится сравнение информационной энтропии для наборов признаков, полученных с помощью метода Фурье и субполосного метода. Также рассматриваются модификации этих методов для анализа речевых сигналов, а именно переход к мел шкале. Кроме мел шкалы, для субполосного метода рассматриваются и другие искажения частотной оси. В работе приводятся результаты вычисления информационной энтропии для разных способов получения набора признаков, описывающих отрезки речевых сигналов. В результате делается вывод о повышении информативности набора признаков при использовании субполосного метода с нелинейным разбиением частотной оси на полосы анализа.
Библиографические ссылки
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).













