Особенности многомерных распределений вероятностей речевых сигналов

Приведены результаты измерений многомерных функций распределения вероятностей речевых сигналов. Показано, что существует возможность применения полученных результатов для идентификации речи. Проведение экспериментальных исследований по данной теме.

Рубрика Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 29.01.2019
Размер файла 157,5 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

О. В. Брягин, Ю. П. Буценко

Размещено на http://www.allbest.ru/

16

Математичні методи обробки даних

12

Особенности многомерных распределений вероятностей речевых сигналов

О.В. Брягин

Министерство внутренних дел Украины

ул. Богомольца, 10, 01024 Киев, Украина

Ю.П. Буценко

Национальный технический университет Украины

«Киевский политехнический институт»

проспект Победы, 37, 03056 Киев, Украина

Приведены результаты измерений многомерных функций распределения вероятностей речевых сигналов. Показано, что существует возможность применения полученных результатов для идентификации речи.

Ключевые слова: случайные процессы, многомерные функции, идентификация речи.

Введение. Анализу речевых сигналов посвящено огромное количество работ, из которых следует особо выделить такие фундаментальные как работа Фланагана [1], посвященная в основном спектрально-корреляционному и формантному анализу речи, а также работы Нолла [2] по кепстральному анализу речи. Вместе с тем обращает на себя внимание почти полное отсутствие работ по вероятностному анализу речевых сигналов, что, в первую очередь, связано с отсутствием соответствующих методов и средств анализа. В настоящей работе, на основании полученных в [3] результатов по измерению многомерных функций распределения вероятностей случайных процессов экспериментально исследованы многомерные функции распределения вероятностей речевых сигналов.

Многомерные функции распределения вероятностей речевых сигналов. При проведении экспериментальных исследований по измерению многомерных функций распределения вероятностей речи авторами использовалась предложенная в [3] структура измерительного устройства и t-текущая оценка n-мерной функции распределения вероятностей. Во всех случаях использовалось значение n = 7. В качестве тестового сигнала использовался отрывок речи продолжительностью 47,63 секунды (2119364 отсчетов), дискретизированный с частотой 44,1 кГц (интервал между отсчетами 22,47 мкс) с помощью 16-ти разрядного аналого-цифрового преобразователя.

Зависимость от времени многомерной функции распределения вероятностей речи. На рис. 1 показаны тестовый речевой сигнал и результаты t-текущей оценки его семимерной функции распределения вероятностей { }. При измерении полагалось:

-- ;

-- ф = 22,47 мкс;

-- постоянная интегрирования Т = 0,0562 с, что соответствует накоплению 2500 отсчетов при формировании оценки многомерной функции распределения вероятностей.

Рис. 1. t-текущая оценка семимерной функции распределения вероятностей речевого сигнала

многомерный распределение речевой сигнал

С учетом полученных в [3] результатов, выбор постоянной накопления, равной 2500, позволяет выполнить условия

и обеспечить достаточно высокую достоверность приводимых ниже экспериментальных результатов.

Обращают на себя внимание участки, лежащие в интервалах 80000…120000, 130000…160000 и 210000…230000 отсчетов. Исходя из обеспеченной при проведении эксперимента достоверности результатов, можно предположить, что на этих интервалах речь -- стационарна. Однако, прежде чем делать окончательные выводы, изучим другие экспериментальные результаты.

Зависимость многомерных функций распределения вероятностей речи от значения аргументов уровня. На рис. 2 показаны результаты оценки зависимости многомерного распределения речевого сигнала от выбора значений аргументов уровня. Из полученных результатов следует, что если при выборе достаточно малых значений аргументов уровня (порядка 0,05 … 0,1) еще можно говорить о стационарности речи на этих интервалах, то при выборе аргумента уровня, равным 0,5, говорить о стационарности речи уже не приходится. Учитывая, что настоящая работа является практически первой работой по измерению и анализу многомерных функций распределения вероятностей речевых сигналов, следует предварительный, но неизбежный вывод о том, что, даже измерив многомерное распределение речи, говорить о ее стационарности или нестационарности даже на некоторых временных интервалах нужно с определенной осторожностью, вплоть до получения достаточно большого количества экспериментальных данных по измерению многомерных распределений речи и влияния на них выбора аргументов уровня при проведении этих измерений.

Зависимость многомерных функций распределения вероятностей речи от сдвига по времени между отсчетами. На рис. 3 показаны, на наш взгляд, наиболее интересные результаты измерений -- при различных интервалах времени между отсчетами. Все измерения в процессе этого эксперимента проводились при значении аргумента уровня, равном 0,1.

Как видим, результаты еще более показательны, чем приведенные ранее. В самом деле, если при сдвиге на один отсчет еще можно говорить о стационарности речи на некоторых интервалах, то при сдвиге на два отсчета говорить о стационарности речи становится, по крайней мере, некорректно, а при сдвиге на восемь отсчетов многомерная функция распределения вероятностей речи вообще становится практически квазипериодической.

Рис. 2. Зависимость многомерной функции распределения вероятностей речевого сигнала от значения аргументов уровня

Рис. 3. Зависимость многомерной функции распределения вероятностей речевого сигнала от времени при различных интервалах времени между отсчетами

Оценка полученных результатов. При оценке полученных результатов авторы, прежде всего, основывались на том, что в известной им литературе данные по многомерному вероятностному анализу отсутствуют. В связи с этим, несмотря на перспективность полученных экспериментальных результатов, авторы считают, что подходить к ним следует с определенной осторожностью, по крайней мере, до получения достаточно большого количества экспериментальных данных. Только после этого можно будет делать выводы о взаимосвязи выбора параметров измерительных устройств с известными свойствами и параметрами речевых сигналов. С другой стороны, при-веденные на рис. 2, б и на рис. 3, в, г результаты позволяют поставить вопрос о возможности идентификации речи по результатам измерения ее многомерных функций распределения вероятностей. К наиболее интересным и перспективным задачам в этом направлении следует отнести:

-- оценку влияния индивидуальных особенностей речи и выбора аргументов уровня на квазипериодичность многомерных функций распределения речи;

-- оценку влияния индивидуальных особенностей речи и интервалов между отсчетами речи на квазипериодичность многомерных функций распределения речи;

-- оценку интервалов стационарности речи и влияние на их величину выбора аргументов уровня и интервалов времени между отсчетами;

-- оценку взаимосвязи индивидуальных особенностей речи с интервалами ее стационарности.

Литература

1. Фланаган Л. Дж. Анализ, синтез и восприятие речи. Пер. с англ. / Под ред. А.А. Пирогова. М.: Связь, 1968. -- 396 с.

2. Noll А.М. Cepstrum Pitch Determination // J. Acoustical Society of America. -- 1968, Febr. -- Vol. 41, N.2. -- P. 293-309.

3. Брягин О.В., Егоров А.К., Розоринов Г.Н. Об оценке многомерных функций распределения вероятностей речевых сигналов // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. -- 2004. -- Т. 6, № 3. -- С. 41-49.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Обзор особенностей речевых сигналов, спектрального анализа и способов его применения при обработке цифровых речевых сигналов. Рассмотрение встроенных функций и расширений Matlab по спектральному анализу. Реализация спектрального анализа в среде Matlab.

    курсовая работа [2,2 M], добавлен 25.05.2015

  • Методы обработки и передачи речевых сигналов. Сокращение избыточности речевого сигнала как одна из проблем ресурсосберегающего развития телефонных сетей. Кодирование речевых сигналов на основе линейного предсказания. Разработка алгоритма программы.

    дипломная работа [324,7 K], добавлен 26.10.2011

  • Обоснование подходов к разработке математических моделей речевых сигналов. Детерминированный подход к построению математической модели (сигнала, содержащего вокализованные участки речи), основанной на теории модуляции. Коэффициенты разработанной модели.

    курсовая работа [836,0 K], добавлен 26.12.2014

  • Вероятностные характеристики случайных сигналов. Измерение среднего значения средней мощности и дисперсии. Анализ распределения вероятностей. Корреляционные функции. Метод дискретных выборок. Анализ распределения вероятностей методом дискретных выборок.

    реферат [74,7 K], добавлен 23.01.2009

  • Понятие случайных процессов, их математическое описание; показатели Ляпунова. Измерение вероятностных характеристик стационарных эргодических сигналов. Анализ распределения вероятностей методом дискретных выборок. Измерение корреляционных функций.

    доклад [150,8 K], добавлен 20.05.2015

  • Разработка и исследование системы многоканального полосового анализа речевых сигналов на основе полосовых фильтров и на базе квадратурной обработки. Принципы организации и программирования цифровых сигнальных процессоров (ЦСП), разработка программ ЦОС.

    курсовая работа [3,5 M], добавлен 27.10.2012

  • Принципы построения беспроводных телекоммуникационных систем связи. Общая характеристика корреляционных и спектральных свойств сигналов. Анализ вероятностей ошибок различения М известных и М флуктуирующих сигналов на фоне помех и с кодовым разделением.

    курсовая работа [1,6 M], добавлен 19.05.2010

  • Характеристика видов и цифровых методов измерений. Анализ спектра сигналов с использованием оконных функций. Выбор оконных функций при цифровой обработке сигналов. Исследование спектра сигналов различной формы с помощью цифрового анализатора LESO4.

    дипломная работа [2,5 M], добавлен 03.05.2018

  • Формировании оценки скрытности случайного события. Разбиение множества с соответствующим законом распределения вероятностей на два подмножества. Разработка оптимального дихотомического алгоритма поиска. Экспоненциальный закон распределения вероятностей.

    курсовая работа [134,1 K], добавлен 21.02.2009

  • Формальная классификация моделей. Математические модели измерительных приборов. Применение фильтра Калмана в обработке спутниковых сигналов. Ошибки измерений и их порядки. Свойства условных вероятностей. Оценивание по минимуму апостериорной дисперсии.

    курсовая работа [1,9 M], добавлен 09.10.2013

  • Сигналы и их характеристики. Линейная дискретная обработка, ее сущность. Построение графиков для периодических сигналов. Расчет энергии и средней мощности сигналов. Определение корреляционных функций сигналов и построение соответствующих диаграмм.

    курсовая работа [731,0 K], добавлен 16.01.2015

  • Структурные схемы гомоморфной обработки и анализа речевых сигналов. Комплексный кепстр речи. Компонент речевого сигнала. Период основного тона и частоты формант. Модуль передаточной функции речевого тракта. Оценивание основного тона на основе кепстра.

    реферат [297,1 K], добавлен 19.11.2008

  • Лабораторный стенд. Расчет параметров элемента фильтра по исходным данным. Схемы исследования фильтра с указанием параметров элемента. Таблица экспериментальных данных. Возможность изменения цвета проводников. Пассивные фильтры электрических сигналов.

    лабораторная работа [1,2 M], добавлен 04.10.2008

  • Изучение свойств спектрального анализа периодических сигналов в системе компьютерного моделирования. Проведение научных исследований и использование измерительных приборов. Изучение последовательности импульсов при прохождении через интегрирующую RC-цепь.

    лабораторная работа [2,8 M], добавлен 31.01.2015

  • Правила разложения произвольных и непрерывных сигналов в ряд Уолша. Ознакомление с формулами представления кусочно-постоянных функций Радемахера. Диадно-упорядочненная система функций Уолша. Принципы упорядочения четных и нечетных функций по Хармуту.

    презентация [73,6 K], добавлен 19.08.2013

  • Исследование принципов разработки генератора аналоговых сигналов. Анализ способов перебора адресов памяти генератора аналоговых сигналов. Цифровая генерация аналоговых сигналов. Проектирование накапливающего сумматора для генератора аналоговых сигналов.

    курсовая работа [513,0 K], добавлен 18.06.2013

  • Достоинства цифровой обработки сигнала. Выбор частоты дискретизации. Расчет импульсной характеристики. Определение коэффициента передачи. Описание работы преобразователя Гильберта. Выбор микросхем и описание их функций. Требования к источнику питания.

    дипломная работа [1,3 M], добавлен 26.10.2011

  • Анализ современного состояния пропускной способности систем широкополосного беспроводного доступа. Математическая модель и методы модуляции сверхширокополосных сигналов, их помехоустойчивость и процедура радиоприема. Области применения данных сигналов.

    контрольная работа [568,2 K], добавлен 09.05.2014

  • Устройство первичной обработки сигналов как неотъемлемая часть системы, ее значение в процессе сопряжения датчиков с последующими электронными устройствами. Понятие и классификация сигналов, их функциональные особенности и основные критерии измерения.

    контрольная работа [39,9 K], добавлен 13.02.2015

  • Характеристика и область применения сигналов в системах цифровой обработки. Специализированный процессор цифровой обработки сигналов СПФ СМ: разработчики и история, структура и характеристики, область применения, алгоритмы и программное обеспечение.

    курсовая работа [224,9 K], добавлен 06.12.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.