Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/49564
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЛихачёв, Д. С.-
dc.contributor.authorВашкевич, М. И.-
dc.contributor.authorПетровский, Н. А.-
dc.contributor.authorАзаров, И. С.-
dc.coverage.spatialМинскru_RU
dc.date.accessioned2022-12-26T06:13:16Z-
dc.date.available2022-12-26T06:13:16Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationГенеративный метод получения спектральных огибающих в контексте задачи анализа состояния голосовой функции человека = Generative method of obtaining spectral envelopes for speech signal analysis and processing tasks / Д. С. Лихачёв [и др.] // Медэлектроника–2022. Средства медицинской электроники и новые медицинские технологии : сборник научных статей XIII Международной научно-технической конференции, Минск, 8-9 декабря 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; отв. за вып.: М. В. Давыдов. – Минск : БГУИР, 2022. – С. 281–283.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/49564-
dc.description.abstractВ работе предлагается генеративный метод получения спектральных огибающих, предназначенный для использования в задачах анализа и оценки состояния голосовой функции человека. Оценка состояния голосовой функции является определяющей для диагностики различных заболеваний, связанных с изменениями в звучании голоса. В предлагаемом методе получения спектральной оценки используется дискретное преобразование Фурье (ДПФ). В качестве входных данных для ДПФ используются специальным образом сгенерированные последовательности, а не входной сигнал. Входные данные для ДПФ формируются с использованием параметров авторегрессионной модели таким образом, чтобы обеспечить строгую наилучшую периодичность анализируемой последовательности. Как показали результаты экспериментов, спектральные огибающие, полученные с помощью предложенного метода, имеют меньшую среднеквадратичную ошибку представления истинного спектра модельного сигнала по сравнению с остальными. Таким образом, использование предложенного метода для вычисления спектральных огибающих имеет хорошую перспективу для соответствующих задач цифровой обработки речевых сигналов. Получаемые огибающие могут использоваться в качестве признаков для систем машинного обучения.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectраспознавание речиru_RU
dc.subjectголосовые функцииru_RU
dc.subjectпреобразование Фурьеru_RU
dc.subjectгенеративные методыru_RU
dc.subjectспектральные огибающиеru_RU
dc.subjectавторегрессионное моделированиеru_RU
dc.titleГенеративный метод получения спектральных огибающих в контексте задачи анализа состояния голосовой функции человекаru_RU
dc.title.alternativeGenerative method of obtaining spectral envelopes for speech signal analysis and processing tasksru_RU
dc.typeArticleru_RU
local.description.annotationThe paper proposes a generative method for obtaining spectral envelopes intended for use in the tasks of analyzing and evaluating the state of human voice function. Assessment of the state of voice function is crucial for the diagnosis of various diseases associated with changes in the sound of the voice. The proposed method for obtaining a spectral estimate uses a discrete Fourier transform (DFT). Specially generated sequences are used as input data for the DFT, and not the input signal. The input data for the DFT are generated using the parameters of the autoregressive model in such a way as to ensure the strict best periodicity of the analyzed sequence. As the results of the experiments have shown, the spectral envelopes obtained using the proposed method have a smaller root-mean-square error in representing the true spectrum of the model signal compared to the others. Thus, the use of the proposed method for calculating spectral envelopes has a good prospect for the corresponding tasks of digital processing of speech signals. The resulting envelopes can be used as features for machine learning systems.ru_RU
Appears in Collections:Медэлектроника - 2022

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Lihachev_Generativnii.pdf915.48 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.