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

Розмір шрифта: 
РОЗПІЗНАВАННЯ АКУСТИЧНИХ СИГНАЛІВ НЕМОВЛЕННЄВОГО ПОХОДЖЕННЯ
Олег Сергійович Капличний

Остання редакція: 2019-05-10

Анотація


Розглянуто можливі підходи до виборуінформативних ознак в системі розпізнавання акустичних сигналів. Обгрунтовано доцільність застосування параметричних моделей на базі кепстральних коефіцієнтів.


Recognition of non-speech acoustic signals

Abstract: The methods of choosing informative features for recognition acoustic signals are described. The application of parametric models based on cepstral coefficients are substantiate. 


Ключові слова


інформативні ознаки; розпізнавання акустичних сигналів; кепстр; кластеризація; informative features; recognition of acoustic signals; cepstr; clustering

Посилання


1.          Sanwei Yang, Jiuwen Cao, Jianzhong Wang, Ruirong Wang. Linear prediction of one-sided autocorrelation sequence for noisy acoustics recognition of excavation equipments // 12th World Congress on Intelligent Control and Automation: WCICA 2016 (Guilin, China, 12-15 June 2016): Proc. Piscataway: IEEE, 2016. Pp. 924 – 928.


2.          Ткаченко О. М. Сегментація мовленнєвих сигналів на основі алгоритму Вітербі / О.М. Ткаченко, Н.О. Біліченко, О.В. Дзісь // Реєстрація, зберігання і обробка даних. — № 4. — С. 31-42. — Т. 12.– В.1.– Київ.– 2012.– 11 с.


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