Россия
Россия
Россия
В данной статье описан один из подходов для определения релевантных характеристик аудиосигналов на примере исследований междометий. Сравнительная оценка проводится на основе технических характеристик аудиосигналов, записанных на диктофон междометий, являющихся, во-первых, одинаковыми по семантическому анализу, во-вторых, близкими по звучанию друг с другом, но произносимые с разной интонацией.
аудиосигналы, междометия, семантический анализ, системный подход, цифровая обработка сигнала
1. Жиляков, Е.Г. Феноменологическая математическая модель психоакустики слуха человека / Е.Г. Жиляков, С.Л. Бабаринов // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. - 2017. - № 16 (265). - С. 122-130.
2. Системное моделирование речеподобных сигналов и его применение в сфере безопасности, связи и управления / С.В. Дворянкин, С.В. Уленгов, Р.А. Усти-нов, Н.С. Дворянкин, А.О. Антипенко // Безопасность информационных технологий. - 2019. - Т. 26, № 4. - С. 101-119.
3. Савченко, В.В. Экспериментальное исследование фонетических свойств речевого сигнала на основе его теоретико-информационной модели / В.В. Савченко, Т.А. Соловьева // Научные ведомости Белгородского государственного университе-та. Серия: Экономика. Информатика. - 2018. - Т. 45, № 1. - С. 168-175.
4. Dobrushkin, G.O. Basic approaches to speech recognition (part II) / G.O. Dobrushkin, V.Ya. Danylov // Вiсник Вiнницького полiтехнiчного iнституту. - 2010. - № 2 (89). - С. 61-73.
5. Зацепин, П.М. Применение технологии NVIDIA CUDA для обучения и де-кодирования скрытых марковских моделей / П.М. Зацепин, Д.А. Гефке // Известия Томского политехнического университета. - 2014. - Т. 324, № 5. - С. 115-121.
6. Вейвлет-преобразование Добеши для низкочастотных сигналов, снятых с коры головного мозга человека / Д.В. Бибиков, Р.Б. Буров, В.В. Лавлинский, Ю.Г. Табаков // Моделирование систем и процессов. - 2013. - № 2. - С. 8-11
7. Лавлинский, В.В. Теоретические предпосылки решения проблем формиро-вания моделей и методов взаимодействия информационных процессов / В.В. Лав-линский // Моделирование систем и процессов. - 2013. - № 2. - С. 30-36.
8. Лавлинский, В.В. Теоретические основы математического моделирования для описания целенаправленных систем / В.В. Лавлинский, Е.А. Рогозин, С.Н. Янь-шин // Вестник Воронежского института МВД России. - 2017. - № 2. -С. 143-153.
9. Лавлинский, В.В. Формирование моделей и методов взаимодействия ин-формационных процессов / В.В. Лавлинский, О.Г. Иванова // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2014. - № 5. - С. 39-50.
10. Лавлинский, В.В. Формирование моделей и методов взаимодействия ин-формационных процессов / В.В. Лавлинский, О.Г. Иванова // Прикладная физика и математика. - 2015. - № 4. -С. 49-61.
11. Лавлинский, В.В. Метод обработки звуковых сигналов на основе wavelet-преобразований / В.В. Лавлинский, Д.М. Ковалевский // Моделирование систем и процессов. - 2016. - Т. 9, № 3. - С. 30-34.
12. Лавлинский, В.В. Критерий выявления закономерностей в информацион-ных потоках речевых сигналов / В.В. Лавлинский, Т.В. Песецкая // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2019. - № 3. - С. 36-42.
13. Лавлинский, В.В. Метод сравнения смешанных и несмешанных звуковых сигналов на основе wavelet-преобразований / В.В. Лавлинский, Д.М. Ковалевский, Д.С. Григорьев // Моделирование систем и процессов. - 2016. - Т. 9, № 4. - С. 40-43.
