Метод підвищення достовірності розпізнавання мовних команд у складних акустичних умовах

Автор(и)

  • Александр Анатольевич Штепа ДВНЗ Донецький національний технічний університет пл. Шибанкова, 2, м. Красноармійськ, Україна, 85300, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-3860-4331
  • Александр Юрьевич Колларов ДВНЗ Донецький національний технічний університет пл. Шибанкова, 2, м. Красноармійськ, Україна, 85300, Ukraine

Ключові слова:

голосове керування, розпізнавання мовних команд, адаптивна компенсація, адитивний шум

Анотація

В даній статті обговорюється застосування методів обробки зашумлених сигналів у системах розпізнавання мовних команд і наводяться деякі з результатів досліджень у цій області. Основною метою дослідження є підвищення достовірності розпізнавання мовних команд в системах голосового управління технічними об'єктами в складній акустичної обстановці шляхом підвищення співвідношення сигнал / шум за рахунок застосування просторового розділення сигналів за допомогою декількох спрямованих мікрофонів і цифрової обробки сигналів на основі адаптивної компенсації перешкод. Використання сучасних методів лінгвістичного розпізнавання мовних команд спільно з методом адаптивної компенсації для обробки перешкоди сигналу дозволяє підвищити достовірність розпізнавання мовних команд

Біографії авторів

Александр Анатольевич Штепа, ДВНЗ Донецький національний технічний університет пл. Шибанкова, 2, м. Красноармійськ, Україна, 85300

Кандидат технічних наук

Доцент кафедри електронної техніки

Александр Юрьевич Колларов, ДВНЗ Донецький національний технічний університет пл. Шибанкова, 2, м. Красноармійськ, Україна, 85300

Кандидат технічних наук

в. о. завідувача кафедри електричної інженерії

Посилання

1. Chuchupal, V. Ya., Chichagov, A. S, Makovkin, K. A.; In: Zhuravlev, Yu. I. (1998). Tsifrovaia fil'tratsiia zashumlennyh rechevyh signalov. Moscow: Vychislitel'nyi tsentr RAN, 52.

2. McWhirer, J.S., Palmer, K.J., Robers J.B. (1982). A Digital Adaprive Noise-Canceller Based on a Stabilizer Version of the Widrow L.M.S. Algorithms, Proc. IEEE Int. Conf. ASSP, 1384-1387.

3. Shirman, Ja. D. (1998). Radiojelektronnye sistemy: osnovy postroenija i teorija: Spravochnik. M.: Radiotehnika, 828.

4. Revunova, E. G. (2005). Razdelenie signal'nyh smesej na osnove principa minimal'noj dliny opisanija. Komp'juternі zasobi, merezhі ta sistemi, 4, 86–93.

5. Ricketts, T., Dhar, S. (1999). Comparison of performance across three directional hearing aids. J Am Acad Audiol 10(4):180-9.

6. Gnewikow et al. (2005). Real-world benefit from directional microphone hearing aids. J Rehabil Res Dev 46(5):603-18.

7. Nyffeler, M. (2010). auto ZoomControl – Automatic change of focus to speech signals of interest. Field Study News, September: www.phonakpro.com.

8. Nyffeler, M., Dechant, S. (2008). Field Study on User Control of Directional Focus: Benefits of Hearing the Facets of a Full Life. Hearing Review. 16(1):24-28.

9. Gladyshev, K. K. (2010). Informativnye priznaki na osnove lineinyh spektral'nyh kornei v sistemah raspoznavaniia rechevyh komand. S.-Pb., 16.

10. Akhmad, Kh. M. (2008). Decision-Making Mathematical Models for Tasks of Speaker’s Recognition. Vestnik TGTU, Vol. 14. № 1, 19–32.

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-02-11

Номер

Том 49 (2015)

Розділ

Автоматизація та управління механіко-технологічними системами та комплексами

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 Александр Анатольевич Штепа

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.