ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню
Аннотации номера

МЕТОДИЧЕСКИЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА РЕЧЕВЫХ И ЗВУКОВЫХ СИГНАЛОВ

5
Приведен фонетически представительный текст, разработанный с применением новейших достижений в области лингвистических технологий. Полнота покрытия текстом фонетических единиц русской речи позволяет использовать его при формировании речевых корпусов для разработки и оценки экспертных и автоматических речевых систем различного назначения.
11
Предложен метод двухканального шумоподавления для случая записи помехи, взятой из стороннего источника. Рассмотрены детали реализации разработанного метода, приведено сравнение его эффективности с эффективностью методов адаптивной компенсации помех.
18
Исследованы способы выделения типовых аддитивных помех в системах обработки речевых сигналов. Проведена экспериментальная оценка влияния того или иного детектора помех на эффективность системы верификации диктора. Предложены усовершенствованные алгоритмы выделения помех.
СОВРЕМЕННАЯ МОБИЛЬНАЯ СИСТЕМА ОПОВЕЩЕНИЯ О ПРИБЛИЖЕНИИ ПОЕЗДОВ Бибиков С. В., Маркисонов М. Е., Панасюк С. А.
24
Проанализированы системы оповещения работников путевых бригад о приближении подвижного состава. Проведен сравнительный анализ предложенной авторами мобильной системы оповещения и зарубежных систем.

СИСТЕМЫ СИНТЕЗА РЕЧИ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕДУРЫ ПОДГОТОВКИ НОВОГО ГОЛОСА ДЛЯ СИСТЕМЫ СИНТЕЗА РУССКОЙ РЕЧИ Соломенник А. И., Чистиков П. Г., Рыбин С. В., Таланов А. О., Томашенко Н. А.
29
Предложены методика и средства автоматизации процедуры создания голоса заданного диктора для работы в системе синтеза речи VitalVoice. Реализованный алгоритм автоматизированной подготовки голоса включает несколько этапов: выбор текстового материала, запись речи с оперативным контролем параметров записи, создание размеченной звуковой базы, настройка параметров подбора элементов.
33
Рассматриваются особенности построения системы синтеза русской речи с использованием двух наиболее распространенных подходов — статистического, на основе скрытых марковских моделей, и конкатенативного, на основе алгоритма Unit Selection. Для решения задачи моделирования интонации разработана методика создания модели голоса русскоязычного диктора. Эксперименты показывают повышение естественности звучания синтезируемой речи.
ОЦЕНКА КАЧЕСТВА СИНТЕЗИРОВАННОЙ РЕЧИ: ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ Соломенник А. И., Таланов А. О., Соломенник М. В., Хомицевич О. Г., Чистиков П. Г.
38
Рассмотрены различные аспекты проблемы оценки результатов работы систем синтеза речи. Приведен краткий обзор существующих методик оценки качества.
42
Исследована проблема разрешения неоднозначности прочтения различных элементов при работе системы синтеза русской речи по тексту VitalVoice. Описываются особенности использования морфологического и синтаксического анализа при расшифровке сокращений и специальных знаков, а также снятии омонимии (омографии). Данные экспериментов свидетельствуют о том, что выбранные методы позволяют правильно прочесть более 95 % сложных элементов естественного текста.

СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЧНОСТЕЙ ПО ГОЛОСУ

47
Исследуется информативность речевых признаков наиболее популярных при создании автоматических систем идентификации дикторов. Эксперименты проводились на речевой базе данных, собранной в различных акустических условиях (широком диапазоне отношений сигнал/шум и уровней реверберации) и с использованием различных каналов записи.
51
Исследуется актуальность использования классической смеси PLDA-моделей c распределением Гаусса в качестве априорного в пространстве i-векторов для задачи верификации диктора. Исследуются условия эксперимента, в которых это использование выгодно при существующих ограничениях размеров обучающих баз. Показано, что в рамках кроссканальной задачи использование смеси двух PLDA-моделей эффективнее, чем традиционная схема с использованием одной PLDA-модели.
61
Исследована эффективность применения критерия Джини для формирования пространства признаков SVM-классификатора. Приведены результаты экспериментального определения оптимального набора информативных признаков и построения классификатора.
66
Обоснованы требования к организации человеко-машинного интерфейса для современных систем автоматической и автоматизированной идентификации личности, основанных на анализе биометрических признаков.
74
Предложен алгоритм оценки доверительного интервала общего решения ансамбля классификаторов, выходом каждого из которых является логарифмическое отношение правдоподобия.