ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2014, № 6 · МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЗАДАЧАХ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Марковские модели в задачах параметризации речевых сигналов

Д.Е. Прозоров1, К.В. Плетнев1

1 Вятский государственный университет; Вятский государственный гуманитарный университет
Полный текст УДК 004.934.2 EDN SMVEBN

Аннотация

В статье исследована возможность применения методов параметризации речевых сигналов простыми и сложными (многосвязными) цепями Маркова в системах автоматического распознавания команд (АРК). Показано, что параметризация речевых сигналов многосвязными цепями Маркова позволяет достичь компромисса между эффективностью распознавания речевых команд и вычислительной сложностью алгоритма параметризации. Низкая вычислительная сложность алгоритмов марковской параметризации свидетельствуют о возможности значительного снижения требований к вычислительным ресурсам систем АРК.

  • распознавание речи
  • параметризация
  • многосвязная цепь Маркова
Abstract (in English)

The article investigates the possibility of using of the speech parameterization methods by simple and complex (multivariable) Markov chains in systems of automatic recognition of commands (ARC). It is shown that the speech parametrization by multivariable Markov chains allows to reach a compromise between the efficiency of speech recognition commands and computational complexity of the algorithm parameterization. Low computational complexity Markov parameterization indicate the possibility of a significant reduction in requirements for computational complexity of ARC.

Для цитирования

Прозоров Д.Е., Плетнев К.В. Марковские модели в задачах параметризации речевых сигналов // Журнал радиоэлектроники. – 2014. – № 6.

Литература

  1. Рабинер, Л.Р. Цифровая обработка речевых сигналов / Рабинер Л.Р., Шафер Р.В. // Пер. с англ. Под ред. Прохорова Ю.Н., Назарова М.В. - М.: Радио и связь, 1981. - 496 c.
  2. Huang, X. Spoken Language Processing: A guide to theory, algorithm, and system development / X. Huang, A.Acero, H.Hon. // Prentice Hall. - 2001.
  3. Zheng. Comparison Of Different Implementations Of MFCC / F. Zheng, G. Zhang, Z. Song // Computer Science & Technology, 16(6): 2001. - pp. 582-589.
  4. Picone, J.W. Signal modeling techniques in speech recognition / proceedings of the IEEE, September 1993, pp. 1215-1247.
  5. Венедиктов М.Д. Дельта-модуляция. Теория и применение / Венедиктов М.Д., Женевский Ю.П., Марков В.В. - М.: Связь, 1976. C. 104-114.
  6. Плетнев К.В. Анализ метода марковской параметризации речевых сигналов / Плетнев К.В., Прозоров Д.Е. // Информационные системы и технологии, 2014. - №1(81). - С. 24-29.
  7. Яншин В.В. Многосвязные цепи Маркова и их свойства // Радиотехника и электроника, Наука. 1993. - Том 38. - № 6 - С. 1081-1091.