Главная Назад


Авторизация
Идентификатор пользователя / читателя
Пароль (для удалённых пользователей)
 

Вид поиска

Область поиска
в найденном
Найдено в других БД
Формат представления найденных документов:
библиографическое описаниекраткийполный
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>S=РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ<.>)
Общее количество найденных документов : 36
Показаны документы с 1 по 20
 1-20    21-36 
1.
РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 96.08-04А3.167

    Terziyan, Vagan Ya.

    Multilevel models for speech-based diagnostics [Text] / Vagan Ya. Terziyan, Andrey V. Tkachuk // Радиоэлектрон. в мед. диагност.: (оценка функций и состояния организма). - М., 1995. - P140-143
Перевод заглавия: Многоуровневые модели для диагностики на основе речевого сигнала
Аннотация: Рассмотрена задача вынесения суждения о состоянии здоровья пациента по виду речевого сигнала. Приведено описание разработанной модели многоуровневого анализа. Реализована процедура кодирования информации. Приведены примеры, демонстрирующие эффективность распознавания заболеваний. Украина, Государственный технический ун-т радиоэлектроники, 310726, Харьков, пр. Ленина, 14. Ил. 4. Библ. 1
ГРНТИ  
ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ДИАГНОСТИКА
РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ

СОСТОЯНИЕ ЗДОРОВЬЯ

СВЯЗЬ

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ

МНОГОУРОВНЕВЫЕ МОДЕЛИ


Доп.точки доступа:
Tkachuk, Andrey V.

2.

Деп. 2083-Ук96


    Шадрина, Г. М.

    Проблемы реабилитации утраченных речевых функций [Текст] : деп. Терноп. приборостроит. ин-т 19961024, N 2083-Ук96 / Г. М. Шадрина, Б. И. Яворский ; депонент Терноп. приборостроит. ин-т (Тернополь). - Введ. с 19961024. - [Б. м. : б. и.], 1996. - 20 с. : ил.
Аннотация: Физические дефекты слухового аппарата являются одной из причин, усложняющих социальную адаптацию человека. Приведены статистические данные, подтверждающие тот факт, что общее количество людей глухих и имеющих плохой слух постоянно возрастает. На основании анализа современного состояния реабилитационной аппаратуры для тренировки речевого аппарата человека, показана актуальность проблемы создания систем такого рода. Подчеркнуто, что для реабилитации после травм или болезней, сопровождающихся частичной или полной потерей слуха, возможно использование замены слухового канала восприятия словесной информации - визуальным. Это логично, поскольку известно, что в случае патологии слуховых органов, функцию слуха при восприятии устной речи, берет на себя зрение. Возникает необходимость в визуализации речевого сигнала, который нужно представить т. обр. (сформировать эталон), чтобы человек мог управлять процессом коррекции собственного произношения, сравнивая визуальное изображение звукового сигнала с эталонным. Т. обр., визуальные технические средства обеспечивают обратную связь в момент либо непосредственно после выполнения речевого действия, что имеет большое значение для формирования навыка. В этом случае возникает эргатическая система управления (т. е. система, одним из звеньев которой является человек) и необходимость обеспечения информационной связи этого звена с другими. Появляется проблема выбора лучшего (оптимального для тренировки речевого аппарата) изображения речевого сигнала. В работе предложен один из возможных путей решения проблемы, основанный на информационном методе исследования эргатических систем, при котором изображение звукового сигнала выбирается за критерием максимальной информативности при минимальном объеме элементов отображения
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.53.47.09.99 + 341.53.47.07
Рубрики: ТЕХНИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ ДЛЯ ИНВАЛИДОВ
ГЛУХИЕ

СЛАБОСЛЫШАЩИЕ

УТРАЧЕННЫЕ РЕЧЕВЫЕ ФУНКЦИИ

РЕАБИЛИТАЦИЯ

РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ


Доп.точки доступа:
Яворский, Б.И.; Терноп. приборостроит. ин-т (Тернополь)
Свободных экз. нет

3.
РЖ ВИНИТИ 15 (BI44) 98.08-04П1.37

   

    Cepstral representation of speech motivated by time-frequency masking: An application to speech recognition [Text] / Kiyoaki Aikawa [et al.] // J. Acoust. Soc. Amer. - 1996. - Vol. 100, N 1. - P603-614 . - ISSN 0001-4966
Перевод заглавия: Кепстральное представление речи, мотивированное использованием масок во временной и частотной области: применение в распознавании речи
Аннотация: Предложено оригинальное масочное пространственно-временное представление речевого сигнала с использованием кепстральных признаков. Показано, что оно дает повышенную точность описания переходов между формантами. Приведены примеры применения нового представления в распознавании речи с независимостью от диктора. Приведена сводка результатов, полученных в ходе проведенных испытаний на реальных речевых сигналах. Япония, ATP Interpreting Telecommunications Res. Lab., 2-2 Hikaridai, Seika-cho, Soraku-gun, Kyoto 619-02. Библ. 12
ГРНТИ  
ВИНИТИ 151.21.41.19
Рубрики: РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ
РАСПОЗНАВАНИЕ

КЕПСТРАЛЬНЫЕ ПРИЗНАКИ


Доп.точки доступа:
Aikawa, Kiyoaki; Singer, Harald; Kawahara, Hideki; Tohkura, Yoh'ichi

4.
РЖ ВИНИТИ 15 (BI44) 98.08-04П1.38

    Kumar, Arun.

    Nonlinear dynamical analysis of speech [Text] / Arun Kumar, S. K. Mullick // J. Acoust. Soc. Amer. - 1996. - Vol. 100, N 1. - P615-629 . - ISSN 0001-4966
Перевод заглавия: Нелинейный динамический анализ речи
Аннотация: Проведено исследование основных динамических инвариантов речевого сигнала: экспонент Ляпунова, размерности и метрической энтропии. Получены типичные значения этих инвариантов для реальных речевых сигналов. Для реконструкции траекторий в пространстве состояний использованы методы сингулярного разложения и избыточности. Описаны предлагаемые варианты выделения признаков для распознавания. Проведено экспериментальное сравнение с некоторыми известными методами, базирующимися на других признаках. Индия, Dep. of Electrical Eng., Indian Institute of Technology, Kanpur, 208016. Библ. 66
ГРНТИ  
ВИНИТИ 151.21.41.19
Рубрики: РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ
ДИНАМИЧЕСКИЕ ИНВАРИАНТЫ

ТРАЕКТОРИЯ В ПРОСТРАНСТВЕ

РЕКОНСТРУКЦИЯ


Доп.точки доступа:
Mullick, S.K.

5.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 98.09-04А3.47

    Kumar, Arun.

    Nonlinear dynamical analysis of speech [Text] / Arun Kumar, S. K. Mullick // J. Acoust. Soc. Amer. - 1996. - Vol. 100, N 1. - P615-629 . - ISSN 0001-4966
Перевод заглавия: Нелинейный динамический анализ речи
Аннотация: Проведено исследование основных динамических инвариантов речевого сигнала: экспонент Ляпунова, размерности и метрической энтропии. Получены типичные значения этих инвариантов для реальных речевых сигналов. Для реконструкции траекторий в пространстве состояний использованы методы сингулярного разложения и избыточности. Описаны предлагаемые варианты выделения признаков для распознавания. Проведено экспериментальное сравнение с некоторыми известными методами, базирующимися на других признаках. Индия, Dep. of Electrical Eng., Indian Institute of Technology, Kanpur, 208016. Библ. 66
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.55.21.19.02
Рубрики: РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ
ДИНАМИЧЕСКИЕ ИНВАРИАНТЫ

ТРАЕКТОРИЯ В ПРОСТРАНСТВЕ

РЕКОНСТРУКЦИЯ


Доп.точки доступа:
Mullick, S.K.

6.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 98.09-04А3.48

   

    Cepstral representation of speech motivated by time-frequency masking: An application to speech recognition [Text] / Kiyoaki Aikawa [et al.] // J. Acoust. Soc. Amer. - 1996. - Vol. 100, N 1. - P603-614 . - ISSN 0001-4966
Перевод заглавия: Кепстральное представление речи, мотивированное использованием масок во временной и частотной области: применение в распознавании речи
Аннотация: Предложено оригинальное масочное пространственно-временное представление речевого сигнала с использованием кепстральных признаков. Показано, что оно дает повышенную точность описания переходов между формантами. Приведены примеры применения нового представления в распознавании речи с независимостью от диктора. Приведена сводка результатов, полученных в ходе проведенных испытаний на реальных речевых сигналах. Япония, ATP Interpreting Telecommunications Res. Lab., 2-2 Hikaridai, Seika-cho, Soraku-gun, Kyoto 619-02. Библ. 12
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.55.21.19.09
Рубрики: РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ
РАСПОЗНАВАНИЕ

КЕПСТРАЛЬНЫЕ ПРИЗНАКИ


Доп.точки доступа:
Aikawa, Kiyoaki; Singer, Harald; Kawahara, Hideki; Tohkura, Yoh'ichi

7.
РЖ ВИНИТИ 15 (BI44) 01.02-04П1.31

    Петров, С. М.

    Полосовая фильтрация речевого сигнала - восприятие речи в норме и при нейросенсорной тугоухости [Текст] / С. М. Петров // Вестн. оториноларингол. - 2000. - N 3. - С. 55-56 . - ISSN 0042-4668
Аннотация: Цель работы - оценка влияния на разборчивость речи удаления половины ее спектрального содержания в разных частотных областях после полосовой фильтрации речевого сигнала. В данной работе проводилась голосовая фильтрация речи делением спектра на частотные полосы постоянной ширины (50, 100, 200, 500 и 1000 Гц) с последующим удалением четных или нечетных полос. Как показали проведенные исследования, разборчивость речи у всех испытуемых с нормальным слухом составляла 100% независимо от ширины полос, а также от состава (сумма четных или нечетных полос) речевого сигнала. При измерении разборчивости речи, состоящей из нечетных полос шириной 100 Гц, у больных нейросенсорной тугоухостью обнаружено улучшение в пределах от 4 до 16%. Библ. 4
ГРНТИ  
ВИНИТИ 151.21.41.19
Рубрики: РЕЧЬ
ПОЛОСОВАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ

РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ

ВОСПРИЯТИЕ РЕЧИ

НОРМА

НЕЙРОСЕНСОРНАЯ ТУГОУХОСТЬ


8.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.01-04А3.490

   

    Комбинированный критерий оценки коэффициентов параметрической модели речевого сигнала при неинвазивной диагностике заболеваний органов речеобразования [Текст] / О. Л. Виноградов [и др.] // Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. - Рязань, 1998. - С. 39-40 . - ISBN 5-7722-0097-6
Аннотация: Исследования влияния комбинированного критерия на качество диагностики заболеваний органов речеобразования проводились на различных реализациях фонем русской речи. Фонема многократно произносилась разными дикторами во время заболевания и после выздоровления. По реализациям фонемы были получены эталонные описания для классов "больной" и "здоровый" с применением комбинированного критерия минимума среднеквадратической ошибки (СКО). Анализ спектра исследуемых фонем позволил выявить области частотного диапазона, оказывающие существенное влияние на вероятность принятия правильного решения. Для ряда контрольных выборок, принадлежащих этому же диктору, но не участвующих в формировании эталонов, были получены зависимости вероятности правильного распознавания заболевания и ошибки отнесения здорового диктора к больному. Отмечено влияние комбинированного критерия минимума СКО на уменьшение чувствительности модели авторегрессии - скользящего среднего (АРСС) к ошибкам определения порядков АР и СС частей. Полученные результаты показывают, что применение данного критерия в процедурах расчета АР и СС параметров вместо стандартного критерия СКО позволяет повысить вероятности правильного обнаружения патологических отклонений органов речеобразования. Россия, Рязанская гос. радиотех. акад., Рязань
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.05.25.15.09.11 + 341.57.23.99
Рубрики: РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ
ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

КОЭФФИЦИЕНТЫ

КРИТЕРИЙ ОЦЕНКИ

ОРГАНЫ РЕЧЕОБРАЗОВАНИЯ

ЗАБОЛЕВАНИЯ

ДИАГНОСТИКА


Доп.точки доступа:
Виноградов, О.Л.; Кириллов, С.Н.; Мамушев, Д.Ю.; Степанов, М.В.

9.
РЖ ВИНИТИ 15 (BI44) 03.02-04П1.110

   

    Особенности межполушарных отношений при восприятии эмоций детьми с выраженными музыкальными способностями [Текст] / Е. С. Дмитриева [и др.] // Актуальные вопросы функциональной межполушарной асимметрии. - М., 2001. - С. 73
Аннотация: Изучали особенности полушарных взаимоотношений, лежащих в основе восприятия эмоциональной компоненты речевого сигнала музыкально одаренными детьми разных возрастных групп. Тестовым сигналом являлась фраза, произнесенная профессиональным актером с положительной, отрицательной интонациями и безэмоционально. Возможные различия в развитии церебральных механизмов, лежащих в основе восприятия эмоций музыкально одаренными детьми и контрольной группой испытуемых, оценивались по эффективности распознавания (ЭР), времени реакции (ВР) и по коэффициенту асимметрии. Проведенный дисперсионный анализ выявил статистически значимые различия между группами, причем факторы возраста и пола были высоко значимыми. У музыкально одаренных детей была выявлена более высокая ЭР, более короткое ВР и меньшее преимущество левого уха при восприятии эмоциональной компоненты речи. Наибольшие различия были обнаружены в младшей возрастной группе (6-10 лет), с возрастом различия нивелировались. Россия, Ин-т эволюционной физиологии и биохимии им. Сеченова РАН, Санкт-Петербург
ГРНТИ  
ВИНИТИ 151.31.31.13
Рубрики: ДЕТСКИЙ ВОЗРАСТ
МЕЖПОЛУШАРНЫЕ ОТНОШЕНИЯ

ВОСПРИЯТИЕ ЭМОЦИЙ

РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ

МУЗЫКАЛЬНО ОДАРЕННЫЕ ДЕТИ


Доп.точки доступа:
Дмитриева, Е.С.; Гельман, В.Я.; Зайцева, К.А.; Орлов, А.М.

10.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI24) 04.09-04М3.293

    Пестерева, Т. К.

    Использование признаков индивидуальности вокализованных фонем при опознавании говорящего [Текст] / Т. К. Пестерева // Сборник материалов 4 Международной научно-технической конференции "Медико-экологические информационные технологии-2001", Курск, 22-23 мая, 2001. - Курск, 2001. - С. 254-256 . - ISBN 5-93194-013-8
Аннотация: Одним из способов повышения достоверности опознавания является увеличение числа принципиально выделимых фонем. Однако известные алгоритмы сегментации на фонемы обладают высокой вычислительной сложностью и способны выделять лишь небольшое число фонем. С целью увеличения числа принципиально выделимых фонем был разработан алгоритм локализации стационарных участков вокализованных фонем, основанный на макси-минной скользящей обработке речевого сигнала во временной области. В процессе макси-минной обработки в речевом сигнале последовательно выделяются окна обработки (под окном обработки понимается участок сигнала длиной 40 мс), и для каждого такого окна находится текущее значение основного тона и вычисляется значение сегментирующей функции речевого сигнала. Результатом макси-минной обработки являются кривые изменения основного тона и сегментирующей функции вдоль речевого сигнала. Полученная в результате макси-минной обработки сегментирующая функция имеет глубокие минимумы на невокализованных фонемах, границах переходов между паузами и сигналом, между разными фонемами, и максимумы в окрестности наилучшей повторяемости почти периодических колебаний сигнала, что позволяет выделить в речевом сигнале стационарные участки вокализованных фонем. В процессе дальнейшей обработки в каждом выделенном стационарном участке локализуются три периода тональных колебаний, наилучших по повторяемости формы сигнала. Затем строится автокорреляционная функция этих трех периодов. Второй период полученной автокорреляционной функции нормализуется по амплитуде, после чего по нему строится энергетический спектр сигнала. Россия, Курский гос. технич. ун-т, Курск. Библ. 3
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.39.19.15.25
Рубрики: ОБРАБОТКА ДАННЫХ
ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ

РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ

ОПОЗНАНИЕ ГОВОРЯЩЕГО

ВОКАЛИЗОВАННЫЕ ФОНЕМЫ

ПРИЗНАКИ ИНДИВИДУАЛЬНОСТИ

ВЫДЕЛЕНИЕ

АЛГОРИТМЫ


11.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 04.10-04А3.872

    Пестерева, Т. К.

    Использование признаков индивидуальности вокализованных фонем при опознавании говорящего [Текст] / Т. К. Пестерева // Сборник материалов 4 Международной научно-технической конференции "Медико-экологические информационные технологии-2001", Курск, 22-23 мая, 2001. - Курск, 2001. - С. 254-256 . - ISBN 5-93194-013-8
Аннотация: Одним из способов повышения достоверности опознавания является увеличение числа принципиально выделимых фонем. Однако известные алгоритмы сегментации на фонемы обладают высокой вычислительной сложностью и способны выделять лишь небольшое число фонем. С целью увеличения числа принципиально выделимых фонем был разработан алгоритм локализации стационарных участков вокализованных фонем, основанный на макси-минной скользящей обработке речевого сигнала во временной области. В процессе макси-минной обработки в речевом сигнале последовательно выделяются окна обработки (под окном обработки понимается участок сигнала длиной 40 мс), и для каждого такого окна находится текущее значение основного тона и вычисляется значение сегментирующей функции речевого сигнала. Результатом макси-минной обработки являются кривые изменения основного тона и сегментирующей функции вдоль речевого сигнала. Полученная в результате макси-минной обработки сегментирующая функция имеет глубокие минимумы на невокализованных фонемах, границах переходов между паузами и сигналом, между разными фонемами, и максимумы в окрестности наилучшей повторяемости почти периодических колебаний сигнала, что позволяет выделить в речевом сигнале стационарные участки вокализованных фонем. В процессе дальнейшей обработки в каждом выделенном стационарном участке локализуются три периода тональных колебаний, наилучших по повторяемости формы сигнала. Затем строится автокорреляционная функция этих трех периодов. Второй период полученной автокорреляционной функции нормализуется по амплитуде, после чего по нему строится энергетический спектр сигнала. Россия, Курский гос. технич. ун-т, Курск. Библ. 3
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.05.25.15.09.11
Рубрики: ОБРАБОТКА ДАННЫХ
ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ

РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ

ОПОЗНАНИЕ ГОВОРЯЩЕГО

ВОКАЛИЗОВАННЫЕ ФОНЕМЫ

ПРИЗНАКИ ИНДИВИДУАЛЬНОСТИ

ВЫДЕЛЕНИЕ

АЛГОРИТМЫ


12.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 06.06-04А3.812

    Илюхин, А. Г.

    О возможности повышения среднего уровня речевого сигнала в трактах передачи медицинской аппаратуры [Текст] / А. Г. Илюхин // 6 Международная научно-техническая конференция "Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии", Владимир, 21-23 апр.,2004: ФРЭМЭ'2004. - Владимир, 2004. - Кн.1. - С. 220-221 . - ISBN 5-93907-014-0
Аннотация: Уменьшение динамического диапазона речевых сигналов может быть осуществлено с помощью компрессоров или ограничителей максимального уровня. Россия, ВлГУ, Владимир
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.57.25.11
Рубрики: МЕДИЦИНСКАЯ ТЕХНИКА
РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ

ПЕРЕДАЧА


13.
РЖ ВИНИТИ 15 (BI44) 07.04-04П1.23

    Долотин, К. И.

    Квазисегментная структура речевого сигнала как средство анализа психолингвистических механизмов порождения речи [Текст] / К. И. Долотин // 18 Сессия Российского акустического общества, Таганрог, 11-15 сент., 2006. - М., 2006. - Акустика речи. Медицинская и биологическая акустика. Архитектурная и строительная акустика. Шумы и вибрации, Т. 3. - С. 61-64 . - ISBN 5-89118-393-6
Аннотация: Обсуждается алгоритмический метод выделения квазисегментной структуры речевого сигнала, темпоральные характеристики которой опосредованно отражают корреляционное взаимодействие центральных сигналов управления речевым трактом в процессе порождения высказываний. Показано, что квазициклы как элементы этой структуры характеризуются двумя фазами на временной оси высказывания: t1 и t2. Дисперсионный анализ обнаруживает значимость характера распределения величин t1 и t2 для высказываний с различной коммуникативной установкой и эмоциональной окраской. В статье обсуждается также метод выделения квазикода посредством учета многомерной корреляции между величинами формантных параметров на временном срезе речевого сигнала. Дисперсионный анализ полученной базы данных о величинах квазикодов позволил обнаружить эксталингвистические факторы речи при различных условиях ее производства. Россия, МГУ им. М. В. Ломоносова, Москва. Библ. 3
ГРНТИ  
ВИНИТИ 151.21.41.19
Рубрики: РЕЧЬ
РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ

МЕХАНИЗМЫ ПОРОЖДЕНИЯ РЕЧЬ


14.
РЖ ВИНИТИ 15 (BI44) 07.04-04П1.25

    Квасов, А. Н.

    Влияние параметров речеобразовательной системы на речевой сигнал [Текст] / А. Н. Квасов, Е. Ю. Костюченко, А. С. Солуянов // 18 Сессия Российского акустического общества, Таганрог, 11-15 сент., 2006. - М., 2006. - Акустика речи. Медицинская и биологическая акустика. Архитектурная и строительная акустика. Шумы и вибрации, Т. 3. - С. 14-17 . - ISBN 5-89118-393-6
Аннотация: Одним из путей повышения эффективности работы речевых систем является учет особенностей речеобразования, связанных с особенностями диктора. Учет этих особенностей в речевом сигнале позволит создавать системы, работающие независимо от диктора и его пола. В докладе рассматривается влияние механизмов управления процессом речеобразования на речевой сигнал. Россия, Томский университет систем управления и радиоэлектроники. Библ. 7
ГРНТИ  
ВИНИТИ 151.21.41.19
Рубрики: РЕЧЬ
РЕЧЕОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА

РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ


Доп.точки доступа:
Костюченко, Е.Ю.; Солуянов, А.С.

15.
РЖ ВИНИТИ 15 (BI44) 07.10-04П1.16

    Биркин, А. А.

    Экспериментальное подтверждение нагрузок декодирования речевого сигнала [Текст] / А. А. Биркин // Психотерапия. - 2006. - N 10. - С. 11-20
Аннотация: Описание экспериментальных данных, подтверждающих существование нагрузок декодирования речевого сигнала. Библ. 6
ГРНТИ  
ВИНИТИ 151.21.41.19
Рубрики: РЕЧЬ
ДЕКОДИРОВАНИЕ

РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ


16.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 08.07-04А3.950

   

    Медико-технический комплекс для исследования речевого сигнала при нарушениях голосообразования [Текст] / В. П. Бондаренко [и др.] // Мед. техн. - 2007. - N 4. - С. 11-13 . - ISSN 0025-8075
Аннотация: Медико-технический комплекс (МТК) для исследования речевого сигнала состоит из нескольких последовательных блоков, выполненных в виде программной реализации: предварительной обработки сигнала; выделения параметров речевого сигнала; выделения вокализованных участков речевого сигнала; выделения параметров вокализованных участков. Основой комплекса является модель слуховой системы человека. Применение описанного МТК позволяет повысить эффективность и качество пищеводного голоса и сократить сроки реабилитации пациентов. Кроме того, в настоящее время с помощью разработанного МТК исследуется влияние опухолей гортани на характеристики речевого сигнала для решения задач диагностики и лечения заболеваний гортани. Россия, Томский гос. ун-т систем управления и радиоэлектроники, Томск. Ил. 3. Табл. 1. Библ. 6
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.05.25.15.09.11
Рубрики: АППАРАТУРА
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

МЕДИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС

РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ

ИССЛЕДОВАНИЕ

НАРУШЕНИЕ ГОЛОСООБРАЗОВАНИЯ

ДИАГНОСТИКА

ОПУХОЛИ


Доп.точки доступа:
Бондаренко, В.П.; Чойнзонов, Е.Ц.; Балацкая, Л.Н.; Чижевская, С.Ю; Конев, А.А.; Мещеряков, Р.В.

17.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI23) 08.08-04М2.363

    Мещеряков, Р. В.

    Модель легких в управлении просодией [Текст] / Р. В. Мещеряков // Сист. упр. и инф. технол. - 2007. - N 3 спец. вып. 3. - С. 368-372 . - ISSN 1729-5068
Аннотация: Рассматривается модель управления легкими при формировании речевого сигнала. Предлагается формирование прогнозного контура изменения частоты основного тона и расхода воздуха в легких по высказыванию. Россия, Владивостокский ГУ экономики и сервиса. Библ. 5
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.39.31.05
Рубрики: ЛЕГКИЕ
РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ

МОДЕЛИ


18.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI24) 09.07-04М3.276

    Калюжный, М. В.

    Коррекция просодических характеристик речевого сигнала в средствах реабилитации незрячих и слабовидящих [Текст] / М. В. Калюжный, Н. Н. Филатова // Инф.-управл. системы. - 2008. - N 1. - С. 54-57 . - ISSN 1684-8853
Аннотация: Рассмотрены аспекты применения средств речевого синтеза в системах реабилитации незрячих и слабовидящих. Описаны исследования проявлений эмоций в голосе. Предложена модель речевого сигнала, позволяющая анализировать и изменять эмоциональный окрас речи с целью улучшения ее естественности. Россия, Тверской гос. технич. ун-т. Библ. 5
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.39.23.17
Рубрики: РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ
ЭМОЦИИ

МОДЕЛЬ

НЕЗРЯЧИЕ

СЛАБОВИДЯЩИЕ


Доп.точки доступа:
Филатова, Н.Н.

19.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI24) 09.10-04М3.286Д

    Соловьев, Е. С.

    Методы и алгоритмы обработки, анализа речевого сигнала для решения задач голосовой биометрии [Текст] : автореф. Дис. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук / Е. С. Соловьев ; Моск. гос. ин-т. электрон. техн. (техн. ун-т), Москва. - Москва, 2008. - 29 с. : ил.
Аннотация: Разработана методика сбора голосовых баз данных и предобработки записей речевого сигнала для выделения информативных участков голосового сигнала на основе использования фонетически сбалансированных слов и фонемной разметки. С помощью однофакторного дисперсионного анализа выявлен эффективный набор речевых характеристик для определения психоэмоционального состояния диктора. Предложен оптимальный набор параметров классификатора психоэмоционального состояния на основе многослойного перцептрона. Предложен алгоритм для определения пола диктора, использующий значения Q10 (квантиль 10%) по гистограмме частоты основного тона (ЧОТ). Разработанный программно-аппаратный комплекс обеспечивает, как ручную расстановку меток фонем, так и автоматическую на основе метода Learning Vector Quantization (LVQ). Предложенный алгоритм классификации акцента на основе скрытых моделей Маркова (СММ) не требует полной фонетической разметки текста. Для определения роста разработан алгоритм на основе Mel frequency cepstral coefficients (MFCC векторов), квадратичной регрессии и сингулярного разложения. Определены фонемы гласных, дающие точность, достаточную для оценки роста
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.39.23.17
Рубрики: РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ
АНАЛИЗ

ГОЛОСОВАЯ БИОМЕТРИЯ


Доп.точки доступа:
Моск. гос. ин-т. электрон. техн. (техн. ун-т), Москва
Свободных экз. нет

20.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 10.02-04А3.68Д

    Соловьев, Е. С.

    Методы и алгоритмы обработки, анализа речевого сигнала для решения задач голосовой биометрии [Текст] : автореф. Дис. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук / Е. С. Соловьев ; Моск. гос. ин-т. электрон. техн. (техн. ун-т), Москва. - Москва, 2008. - 29 с. : ил.
Аннотация: Разработана методика сбора голосовых баз данных и предобработки записей речевого сигнала для выделения информативных участков голосового сигнала на основе использования фонетически сбалансированных слов и фонемной разметки. С помощью однофакторного дисперсионного анализа выявлен эффективный набор речевых характеристик для определения психоэмоционального состояния диктора. Предложен оптимальный набор параметров классификатора психоэмоционального состояния на основе многослойного перцептрона. Предложен алгоритм для определения пола диктора, использующий значения Q10 (квантиль 10%) по гистограмме частоты основного тона (ЧОТ). Разработанный программно-аппаратный комплекс обеспечивает, как ручную расстановку меток фонем, так и автоматическую на основе метода Learning Vector Quantization (LVQ). Предложенный алгоритм классификации акцента на основе скрытых моделей Маркова (СММ) не требует полной фонетической разметки текста. Для определения роста разработан алгоритм на основе Mel frequency cepstral coefficients (MFCC векторов), квадратичной регрессии и сингулярного разложения. Определены фонемы гласных, дающие точность, достаточную для оценки роста
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.55.21.19.09
Рубрики: РЕЧЕВОЙ СИГНАЛ
АНАЛИЗ

ГОЛОСОВАЯ БИОМЕТРИЯ


Доп.точки доступа:
Моск. гос. ин-т. электрон. техн. (техн. ун-т), Москва
Свободных экз. нет

 1-20    21-36 
 




© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)