КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2019)

Розмір шрифта: 
ПРОГРАМНІ ЗАСОБИ ФОРМУВАННЯ СЛОВНИКА ПАРАМЕТРІВ ЗВУКОВИХ СИГНАЛІВ ДЛЯ АУДІОДЕТЕКЦІЇ;
Денис Сергійович Чорний, Ярослав Олександрович Тютюнник

Остання редакція: 2019-05-09

Анотація


Розглянуто можливі підходи до вибору інформативних ознак в системі розпізнавання звукових сигналів. Розглянуто стрктура системи розпізнавання звукових сигналів.

SOFTWARE TO GENERATE A DICTIONARY OF PARAMETERS OF AUDIO SIGNALS FOR AUDIODETECTION

The methods of choosing informative features for recognition sound signals are described. The structure of the system of recognition of sound signals is considered

 

Ключові слова


Розпізнавання звуків, кепстр, MFCC; recognition of sounds, cepstr, MFCC.

Посилання


1. Muller M. Signal processing for music analysis / M. Muller, D. Ellis, A. Klapuri, and G. Richard // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. – V. 5. – No. 6. – 2011 – P. 1088 – 1110. – ISSN 1932-4553

 2. Dhingra S. D. Isolated speech recognition using MFCC and DTW / S. D. Dhingra, G. Nijhawan, P. Pandit // International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering. — 2007. — Vol. 2, No 8. — pp. 4085—4092.

3. Ткаченко О. М. Ідентифікація фрагмента музичного твору на основі приведеної власної відстані /О.М. Ткаченко, О.Ф. Грійо Тукало// ХII Всеукраїнська міжнародна конференція "Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів".– С.23–26.– Київ. – (3–7 листопада) , 2014.– 4 с 

4. Ткаченко О. М. Метод кластеризації на основі послідовного запуску k–середніх з обчисленням відстаней до активних центроїдів / О. М. Ткаченко, О. Ф. Грійо Тукало, Н. О. Біліченко, О. В. Дзісь // Реєстрація, зберігання і обробка даних .– №1.– С.25 –34.– Т.14.– В.1.– Київ.– 2012.– 9 с.


Повний текст: PDF