| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Жолуд, Е. И. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-10-04T07:37:13Z | - |
| dc.date.available | 2024-10-04T07:37:13Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Жолуд, Е. И. Методы предварительного анализа голосового сигнала для задач медицинской диагностики = Methods and algorithms of acoustic analysis of voice signal for medical diagnostic systems / Е. И. Жолуд // Компьютерные системы и сети : сборник статей 60-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 22–26 апреля 2024 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2024. – С. 721–728. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/57803 | - |
| dc.description.abstract | В работе рассматривается метод сегментации голосового сигнала на периоды основного тона для цельей последующего акустического анализа. Исследование фокусируется на процессе разделения голосового сигнала на отдельные периоды, соответствующие основным тональным компонентам, с использованием алгоритмов обработки сигналов - автокорреляции. Практическая реализация алгоритма включает подключение библиотек, загрузку и обработку аудиофайлов, вычисление автокорреляционной функции, а также фильтрацию сигнала и вывод результатов на экран. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | информационные технологии | en_US |
| dc.subject | голосовые сигналы | en_US |
| dc.subject | акустический анализ | en_US |
| dc.title | Методы предварительного анализа голосового сигнала для задач медицинской диагностики | en_US |
| dc.title.alternative | Methods and algorithms of acoustic analysis of voice signal for medical diagnostic systems | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This paper discusses a method for segmenting voice signals into periods of fundamental frequency for acoustic analysis. The research focuses on the process of dividing the voice signal into individual periods corresponding to fundamental tonal components using signal processing algorithms - autocorrelation. The practical implementation of the algorithm includes connecting libraries, loading and processing audio files, calculating the autocorrelation function, as well as signal filtration and displaying results on the screen. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 60-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2024)
|
