|сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Метод измерений показателя акустического качества речи на основе теоретико-информационного подхода
Аннотация
Предложен новый метод измерений показателя акустического качества речи по информационной метрике Кульбака-Лейблера. Основное преимущество данного метода заключается в его высоких динамических свойствах, рассчитанных на устранение проблемы малых выборок наблюдений. Проведено теоретическое исследование эффективности метода, его выводы подтверждены экспериментально. Установлено, что для обеспечения достаточно точной оценки качества речи диктора требуется речевой сигнал длительностью 2-3 минуты.
Список литературы
1. Тычков А. Ю., Алимурадов А. К., Чураков П. П. Метод адаптивной обработки сигналов для диагностики органов речевого аппарата // Измерительная техника. 2016. № 5. С. 26-29.
2. Тычков А. Ю., Алимурадов А. К., Французов М. В., Чураков П. П. Программная реализация алгоритма распознавания речевых сигналов в графической среде LABVIEW // Метрология. 2015. № 3. С. 1-25.
3. Савченко В. В. Тестирование вокодера по критерию минимума требуемой избыточности речевого сигнала // Телекоммуникации. 2017. № 1. С. 17-25.
4. Алимурадов А. К., Муртазов Ф. Ш. Методы повышения эффективности распознавания речевых сигналов в системах голосового управления // Измерительная техника. 2015. № 10. С. 20-24.
5. ГОСТ Р 50840-95. Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости и узнаваемости.
6. Savchenko V. V. The principle of the information-divergence minimum in the problem of spectral analysis of the random time series under the condition of small observation samples // Radiophysics and Quantum Electronics. 2015. V. 58. No. 5. P. 373-379.
7. Атаянц Б. А., Паршин В. С. Измерение частоты гармонического сигнала на фоне аддитивного белого шума // Измерительная техника. 2004. № 6. С. 42-45.
8. Мясников Л. Л. Звуки речи и их объективное распознавание // Вестник ЛГУ. 1946. № 3. C. 9--17.
9. Potter R., Kopp G., Green H. Visible Speech. N. Y.: Van Nortrand, 1947.
10. Davies K. H., Biddulph R., Balashek S. Automatic speech recognition of spoken digits // Journal of the Acoustical Society of America. 1952. V. 24(6). P. 637-642.
11. Файн В. С. О возможности соотнесения акустического кода речи с ее акустическим сигналом // Акустический журнал. 1973. Т. 9. № 3. С. 430-433.
12. Савченко В. В., Акатьев Д. Ю. Адаптивная кластерная модель минимальных звуковых единиц в задачах анализа и распознавания речи // Наука и образование. МГТУ им. Н. Э. Баумана. 2013. № 2. [Электрон. ресурс]: http://dx.doi.org/10.7463/0213.0527867/ (дата обращения 01.07.2017).
13. Андреев Ю. В., Коротеев М. В. О хаотической природе звуков речи // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2004. Т. 12. № 6. С. 44-59.
14. Шаталов Э. В., Попов С. В., Дубовицкий Н. А. Способ оценки разборчивости речи, получаемой по трактам переговорных устройств средств индивидуальной защиты органов дыхания // Измерительная техника. 2004. № 6. С. 61-63.
15. Ozer H., Avcibas I., Sankur B., Memon N. Steganalysis of audio based on audio quality metrics // In: SPIE Electronic Imaging Conf. on Security and Watermarking of Multimedia Contents. Santa Clara, 2003. V. 5. P. 55-66.
16. Savchenko V. V., Ponomarev D. A. Automatic segmentation of stochastic time series using a whitening filter // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2009. V. 45. No. 1. P. 37-42.
17. Kullback S. Information theory and statistics. N. Y.: Dover Publications, 1997.
18. Savchenko V. V., Savchenko A. V. Information theoretic analysis of efficiency of the phonetic encoding-decoding method in automatic speech recognition / Journal of Communications Technology and Electronics / 2016. V. 61. No. 4. P. 430-436.
19. Chen G., Koh S.N., Soon I.Y. Enhanced Itakura measure incorporating masking properties of human auditory system // Signal Process. 2003. V. 83. P. 1445-1456.
20. Marple S. L. Digital spectral analysis. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1987.
21. Савченко В. В. Принцип минимакса энтропии в задачах статистических решений по ограниченным наблюдениям // Радиотехника и электроника. 1990. Т. 35. № 9. С. 1892-1899.
22. Программный комплекс VOICE SELF-ANALYSIS [Электрон. ресурс]: https://sites.google.com/site/frompldcreators/produkty-1/voice-self-analysis/ (дата обращения: 01.07.2017).
Рецензия
Для цитирования:
Савченко В.В. Метод измерений показателя акустического качества речи на основе теоретико-информационного подхода. Izmeritelʹnaya Tekhnika. 2018;(1):60-64.
Просмотров:
78
Послать статью по эл. почте 