мови.
мовний сигнал детермінований модуляція
Висновок
Вимогам до математичних моделей мовних сигналів з погляду забезпечення високої надійності систем аутентифікації по голосу: високої точності, мінімальної кількості відносно просто розраховуються істотних параметрів, в найбільшій мірі задовольняють моделі, засновані на фізичних принципах акустичної теорії речеобразования і описують вокалізованих сегменти мови.
Математична модель мовного сигналу дозволяє компактно описати вокалізованих сегменти мовлення, враховуючи тимчасову варіацію спектра мовного сигналу відповідної модуляцією амплітуд і частот моделі. Істотними параметрами математичної моделі мовного сигналу, що характеризують унікальність голосу, є усереднена частота основного тону і амплітуди несучих гармонік.
Характеристикою мовного сигналу для розрахунку істотних параметрів його детермінованою математичної моделі служить автокореляційна функція, а для стохастичною моделі - функція кореляції, число значущих відліків яких слід вибирати виходячи з рівня ослаблення автокореляційної функції щодо її максимального значення і з умови захождения функції кореляції в довірчі межі нульових значень, отриманих за методом Бартлетта.
Список літератури
. Сорокін В. Н. Фундаментальні дослідження мови і прикладні завдання мовних технологій//Мовні технології. 2008. № 1. С. 18-48.
. Назаров М. В., Прохоров Ю. Н. Методи цифрової обробки і передачі мовних сигналів. М .: Радіо і зв'язок, 1985. - 176 с.
. Сорокін В. Н. Синтез мови. М .: Связь, 1992. - 392 с.
. Ролдугін С. В. Голубинський А. Н., Вольська Т. А. Моделі мовних сигналів для ідентифікації особи по голосу//Радіотехніка. 2002. № 11. С. 79-81.
. Stylianou Y. Apply the harmonic plus noise model in concatenative speech synthesis//IEEE Trans. on Speech and Audio Process. 2001. Vol. 9. № 1. Р. 21-29.
. Zavarehei E., Vaseghi S., Yan Q. Noisy speech enhancement using harmonic-noise model and codebook-based post-processing//IEEE Trans. on Speech and Audio Process. 2007. Vol. 15. № 4. Р. 1194-1203.
. Рассказова С. І., Власов А. І. Метод формантного аналізу на основі вейвлет-перетворення в системах розпізнавання мови//IX Науково-технічна конференція «Наукоємні технології та інтелектуальні системи»: Збірник праць. Москва: МГТУ ім. Н. Е. Баумана, 2007. С. 38-43.
. Якушев Д. І., Скляров О. П. Моделювання голосних звуків//Акустичний журнал. 2003. Т. 49. № 4. С. 567-569.
. Голубинський А. М. Методика розрахунку параметрів моделі мовного сигналу у вигляді імпульсу АМ-коливання з декількома несучими частотами, для випадку модуляції сумою гармонік//Системи управління та інформаційні технології. 2008. № 4.1. С. 156-161.
. Аграновський А. В., Ледньов Д. А., Репалов С. А. Метод текстонезавісімой ідентифікації диктора на основі індивідуальності вимови голосних звуків//Акустика і прикладна лінгвістика: Щорічник РАВ. 2002. Вип. 3. С. 103-115.
. Патент РФ № 2230375: МПК G 10 L 15/00, G 10 L 17/00. Метод розпізнавання диктора і пристрій для його здійснення/П. В. Лабутін, А. Н. Раїв, С. Л. Коваль - № 2002123509/09; заявл. 03.09.02; опубл. 10.06.04.
. Чистович Л. А., вінцем А. В., Грамстрем М. П. та ін. Фізіологія мови. Сприйняття мови людиною. М .: Наука, 1976. - 388 с.
