Розробка і дослідження методів і моделей дикторонезалежної ідентифікації фонотипів в інтелектуальних системах автоматизації

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота присвячена розробці та дослідженню методів і моделей дикторонезалежної ідентифікації фонотипів в неперервному мовному сигналі в інтелектуальних системах автоматизації. Розроблено математичні моделі, алгоритм та програмне забезпечення для аналізу мовних сигналів, а саме: фільтрації, знаходження енергії сигналу, кореляцій енергій, виділення інформативних ознак комбінованим фаззі-логічим методом. Розроблено метод, алгоритми та програмне забезпечення для дикторонезалежного опису мовних образів, що базується на основі моделі "квазічастотного модулятора". Розроблено метод для сегментування неперервного сигналу, що базується на основі моделі "квазічастотного" сегментатора. Результати роботи можуть бути застосовані у системах розпізнавання мови для вдосконалення методу автоматичного виділення фонотипів.

Master's qualification work is devoted to the development and research of methods and models of speaker independent identification of phonotypes in continuous speech signal in intelligent automation systems. Mathematical models, algorithm and software for analysis of speech signals have been developed, namely: filtering, finding of signal energy, correlations of energies, isolation of informative features by the combined fuzzy-logic method. A method, algorithms and software for speaker independent description of speech patterns based on the "quasi-frequency modulator" model have been developed. A method for segmenting a continuous signal based on the "quasi-frequency" segmenter model has been developed. The results of the work can be applied in speech recognition systems to improve the method of automatic selection of phonotypes.