Класифікація методів ідентифікації частоти основного тону

Автор(и)

  • О. К. Юдін Національний авіаційний університет
  • Р. В. Зюбіна Національний авіаційний університет

DOI:

https://doi.org/10.18372/2310-5461.33.11553

Ключові слова:

ідентифікація аудіо сигналу, частота основного тону, період основного тону, обертон, спектр аудіо сигналу, частотна область, часова область

Анотація

Значна роль у формуванні голосових характеристик інформаційних сигналів відводиться акустичній системі представлення певної язикової групи, яка відповідає за основні голосові параметри, такі як частота основного тону сигналу, інформаційні фрейми та властивості частотного діапазону, гучність, періодичність і темп мовлення, інтонацію, тощо. Визначено основні критерії, що характеризують особливості голосу. Проаналізовано основні характеристики аудіо сигналів сформованих людиною певної язикової групи. Проведено аналіз методів і моделей ідентифікації частоти основного тону, що в подальшому дало можливість визначити період основного тону. В сучасних дослідженнях, при визначенні частоти основного тону виникають такі проблеми, як складність реалізації методів, низька ймовірність та помилки у процесі визначення; низька стійкість методів до зовнішнього впливу завад. Проведено класифікацію методів визначення частоти основного тону за площиною їх реалізації.

Біографії авторів

О. К. Юдін, Національний авіаційний університет

д-р техн. наук, проф.

Р. В. Зюбіна, Національний авіаційний університет

аспірант

Посилання

Аль-Келані Ф. Дослідження характеристик мовного сигналу в задачах розпізнавання, 2004.

Ашихмін А. В. Підвищення точності та швидкості обчислення миттєвого спектра гармонійних сигналів за допомогою детектора основного тону, 2008.

A. M. Noll. Pitch determination of human speech by the harmonic product spectrum, the harmonic sum spectrum, and maximum likelihood estimate Proceedings of the Symposium on Computer Processing in Communications, April, 1969.

Widrow B., Stearns S. D., Burgess J. C. Adaptive signal processing edited by bernard widrow and samuel d. stearns // The Journal of the Acoustical Society of America, 1986. — Т. 80. — № 3. — С. 991–992.

Moorer J. A. 1973. The optimum comb method of pitch period analysis of continuous digitized speech AIM-207. Stanford: Stanford Artificial Intelligence Laboratory.

Medan Y., Yair E., Chazan D. Super resolution pitch determination of speech signals //IEEE transactions on signal processing, 1991. — Т. 39.— № 1. — С. 40–48.

Licklider J. C. R. A duplex theory of pitch perception // The Journal of the Acoustical Society of America, 1951. — Т. 23. — № 1. — С. 147–147.

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-03-06

Номер

Розділ

Інформаційно-комунікаційні системи та мережі