Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "rozpoznawanie sygnału mowy" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Parametry identyfikacyjne umożliwiające automatyczne rozpoznawanie cyfr wypowiadanych w języku polskim
    Identification parameters enabling automatic recognition of digits spoken in Polish
    Autorzy:
    Dulas, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157420.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    automatyczne rozpoznawanie sygnału mowy
    fonemy
    automatic speech recognition
    phonemes
    Opis:
    Artykuł przedstawia najnowsze wyniki prac autora w dziedzinie automatycznego rozpoznawania sygnałów mowy. Wyniki badań prowadzonych na zbiorze 500 nagrań cyfr wypowiadanych w języku polskim przez 50 mówców różnej płci i w różnym wieku pozwalają na zaproponowanie zestawu parametrów niezbędnych do przeprowadzenia procesu ich identyfikacji. Jak pokazano w artykule zestaw kilku podstawowych cech identyfikujących jest wystarczający aby taki proces przeprowadzić. Zaproponowany zestaw parametrów jest łatwy do uzyskania przy niewielkiej mocy obliczeniowej.
    The paper describes a new author's method for automatic recognition of digits spoken in Polish. In this new approach there are no frequency analyses as used to be made in such systems but the image recognition of the time characteristic is applied. Investigations performed on 500 records of people of different sex and age showed that there was possibility of constructing an automatic recognition system based on a few parameters. The first is the number of voiced phonemes included in a recognized word (Tab. 1). In this group there are all wavelets and some consonants. They include basic periods inside their time characteristics. This parameter is obtained using the grid method designed by the author (Fig. 3). The second one is the number and position of noisy phonemes. To this group there belong phonemes without basic periods but with big signal variety. This parameter is calculated using the number of local extrema, the signal amplitude level and checking if there are no basic periods. The third parameter is the shape of a signal envelope (Tab. 2). As investigations showed, it is possible to find the envelope pattern for each Polish digit common for all tested speakers. It was proved that these parameters are sufficient for automatic speech recognition of digits spoken in Polish. This new method can also be applied to other systems with small number of recognized words. It is fast and lack of frequency analyses causes that it has low hardware demands.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 3, 3; 308-311
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sieci Bayesa w rozpoznawaniu mowy
    Bayes networks used in application to speech signal recognition
    Autorzy:
    Mermon, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/274624.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    sieci Bayesa
    sygnał mowy
    cyfrowe przetwarzanie sygnałów
    rozpoznawanie sygnału mowy
    DBN
    Bayes networks
    speech signal
    digital signal processing
    speech signal recognition
    Opis:
    Problematyka rozpoznawania mowy nie doczekała się, jak dotąd, kompleksowego rozwiązania. Współczesne efektywne systemy rozpoznawania mowy korzystają najczęściej z metod stochastycznych opartych na ukrytych modelach Markowa. Alternatywą dla nich mogą być sieci Bayesa, będące odpowiednią strukturą do formułowania modeli probabilistycznych, które cechują się jednocześnie precyzją oraz zwartością. Sieci Bayesa mogą reprezentować rozkład prawdopodobieństwa dowolnego zbioru zmiennych losowych. Mnogość dostępnych obecnie algorytmów i narzędzi obliczeniowych sprawia, że testowanie i wdrażanie nowych rozwiązań staje się mniej pracochłonne. Zalety te determinują duże możliwości wykorzystania sieci Bayesa do rozwiązywania praktycznych problemów również w zakresie rozpoznawania mowy.
    Speech recognition problem hasn't been fully-scaled solved till nowadays. Contemporary effective speech recognition systems mostly use stochastic methods based on Hidden Markov Models. Bayes networks can be alternative to them. BN are appropriate structures to formulate probabilistic models, which are simultaneously precise and compact. They can represent a probability distribution of arbitrary set of random variables. Variety of algorithms and computational tools which are available to use makes testing and implementing new solutions less demanding. Those advantages determine that Bayes networks have potential to be used in solving practical problems also in the area of speech recognition.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 12; 109-111
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Pomiary parametrów akustycznych mowy emocjonalnej - krok ku modelowaniu wokalnej ekspresji emocji
    Measurements of emotional speech acoustic parameters - a step towards vocal emotion expression modelling
    Autorzy:
    Igras, M.
    Wszołek, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154905.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    rozpoznawanie emocji
    wokalne korelaty emocji
    przetwarzanie sygnału mowy
    emotion recognition
    vocal correlates of emotions
    Opis:
    Niniejsza praca podejmuje próbę pomiaru cech sygnału mowy skorelownych z jego zawartością emocjonalną (na przykładzie emocji podstawowych). Zaprezentowano korpus mowy zaprojektowany tak, by umożliwić różnicową analizę niezależną od mówcy i treści oraz przeprowadzono testy mające na celu ocenę jego przydatności do automatyzacji wykrywania emocji w mowie. Zaproponowano robocze profile wokalne emocji. Artykuł prezentuje również propozycje aplikacji medycznych opartych na pomiarach emocji w głosie.
    The paper presents an approach to creating new measures of emotional content of speech signals. The results of this project constitute the basis or further research in this field. For analysis of differences of the basic emotional states independently of a speaker and semantic content, a corpus of acted emotional speech was designed and recorded. The alternative methods for emotional speech signal acquisition are presented and discussed (Section 2). Preliminary tests were performed to evaluate the corpus applicability to automatic emotion recognition. On the stage of recording labeling, human perceptual tests were applied (using recordings with and without semantic content). The results are presented in the form of the confusion table (Tabs. 1 and 2). The further signal processing: parametrisation and feature extraction techniques (Section 3) allowed extracting a set of features characteristic for each emotion, and led to developing preliminary vocal emotion profiles (sets of acoustic features characteristic for each of basic emotions) - an example is presented in Tab. 3. Using selected feature vectors, the methods for automatic classification (k nearest neighbours and self organizing neural network) were tested. Section 4 contains the conclusions: analysis of variables associated with vocal expression of emotions and challenges in further development. The paper also discusses use of the results of this kind of research for medical applications (Section 5).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 4, 4; 335-338
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies