УДК 004

ПОСТРОЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Рожкова Анна Александровна
Пензенский казачий институт технологий
(филиал) ФГБОУ ВО «Московский государственный университет технологий и управления имени К.Г. Разумовского, студент кафедры «ПиБИ»

Аннотация
В статье описывается методы цифровой обработки сигналов. Так же перечисляются основных подходы к созданию математических моделей речевых сигналов.

Ключевые слова: восприятие речи, временные интервалы, пауза, речевой сигнал, синтез речи, скорость речи, текст, ударение


MОDELING MATHEMATICAL MОDELS

Rоzhkоva Anna Aleksandrоvna
Penza Cоssack Institute оf Technоlоgy
(Branch) Mоscоw State University оf Technоlоgies and Management named after K.G. Razumоvskiy, student оf «PiBI»

Abstract
The article describes methоds оf digital signal prоcessing. Alsо lists the main apprоaches tо the creatiоn оf mathematical mоdels оf speech signals.

Keywords: accent, pause, perception of the speech, speech signal, speech speed, synthesis of the speech, text, time intervals


Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Рожкова А.А. Построение компьютерных математических моделей // Современные научные исследования и инновации. 2017. № 4 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2017/04/81857 (дата обращения: 29.04.2017).

Методы цифровой обработки сигналов реализовывают модернизацию, очистку и обновление звукового сигнала в цифровой формат данных и другие, которые будут обрабатываться системой распознавания речи. Также эти задачи осуществляют фильтрацию шумовых помех. Методы распознавания используют при выделении и соединение отдельных слов или предложений текста [1].

Системы синтеза речи охватывают часть лингвистики,  которая включает в себя концепцию и принципы понимания языка и распознавания речи.

Технология синтеза речи широко используется для пользователей, которые имеют проблемы со зрением. Для остальных пользователей система существенно снижает нагрузку на зрение, нервную систему, позволяя задействовать слуховую память [1].

Каждый текст состоит из букв, которые соединены в слова, обособленны пробелами и знаками препинания. Интонация фразы зависит от знаков препинания. Чтобы синтезированная речь звучала натурально, необходимо создать естественности голоса на уровне плавности звучания и интонации, а так же правильную расстановку ударений [2].

Обычно системы синтеза речи разделяют на два группы:

- системы, зависимые от диктора, такие системы требуют полной перенастройки при работе с другим диктором;

- системы, которые не зависят от диктора.

Первыми на рынке появились системы первого типа. В них звуковой образ команды хранился в виде целого образа. При сравнения неизвестного произнесения и образа команды использовались методы динамического программирования. Эти системы исправно работали при распознавании небольших ограниченных из 10-30 команд и воспринимали одного диктора. При работе с другим диктором системы требовали глубокой перенастройки [2].

Для того чтобы понимать слитную речь, нужно было переходить к словарям значительно больших размеров. Методы которые использовались в системах первого вида, не подходили для решения этой задачи, так как невозможно создать эталоны для такого количества слов [2]. Поэтому второй вид систем наиболее удачный, позволяет реализовывать различные задачи.

Существуют разные методы построения моделей речевых сигналов  Основных подходов к созданию математических моделей речевых сигналов, пять:

- линейное прогноз речевого сигнала; ограничением данного подхода выступает малое время предсказания;

- решение дифференциальных уравнений;

- гармоническая математическая модель речевого сигнала;

- математическая модель речевого сигнала в виде ряда отрезков функций;

- генерирование математической модели речевого сигнала в виде функциональной временной зависимости, сформированной на теории модуляции [3].

Высокое качество синтезированной речи напрямую зависит от точности речевой модели, которая описывает речевой сигнал. Минимальные требования, предъявляемые к выбору модели, наименьшее количество коэффициентов все эти требования способствует уменьшению систематической ошибки и времени обработки поступивших данных.


Библиографический список
  1. Математические методы описания речевых сигналов (корреляционные и спектральные характеристики, функция распределения, пик-фактор) [Электронный ресурс] Режим доступа: http://r.bookap.info/work/168141/Matematicheskie-metody-opisaniya-rechevyx  (дата обращения: 17.02.2017)
  2. Математические методы описания речевых сигналов [Электронный ресурс] Режим доступа: http://bibliofond.ru/view.aspx?id=802109 (дата обращения: 17.02.2017)
  3. Обработка речевых сигналов [Электронный ресурс] Режим доступа: http://knоwledge.allbest.ru/prоgramming/3c0b65635b3ac78b5d53a88421216d37_0.html (дата обращения: 15.02.2017).


Все статьи автора «)))))))))))))))) )))))))))))))))»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться:
  • Регистрация