Бібліотека Київського столичного університету імені Бориса Грінченка

Головна

Спрощенний режим

Посібник користувача

Бази даних

Електронний каталог бібліотеки- результати пошуку

Вид пошуку

Електронний каталог бібліотеки

Каталог авторефератів та дисертацій

Грінченкознавство

Рідкісні та цінні видання

Українська Аудіокнига

Мережеві ресурси

Наукові періодичні видання Університету

Зона пошуку

Формат представлення знайдених документів:
повний	інформаційний	короткий

Відсортувати знайдені документи за:
автором	назвою	роком видання	типом документа

Пошуковий запит: (<.>K=голосовий сигнал<.>)

Загальна кількість знайдених документів : 2
Показані документи с 1 за 2

Терейковська, Людмила Олексіївна.
Метод нейромережевого аналізу голосового сигналу / Л. О. Терейковська // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2020. - N 7. - С. 31-42, DOI 10.28925/2663-4023.2020.7.3142. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023

Кл.слова (ненормовані):
розпізнавання емоцій -- аутентифікації -- голосовий сигнал -- нейронна мережа -- метод розпізнавання
Анотація: Стаття присвячена підвищенню ефективності засобів аналізу біометричних характеристик суб'єктів, що взаємодіють з інформаційно-управляючими системами різного призначення. Показано, щоз позицій можливості застосування в якості сенсора зчитування біометричних параметрів стандартного периферійного обладнання комп'ютера, широкого використання в інформаційно-управляючих системах голосових повідомлень, їх високої інформативності, складності підробки біометричної інформації, а також можливості проведення прихованого моніторингу широкі перспективи мають засоби аналізу голосового сигналу. Обґрунтовано необхідність вдосконалення методології нейромережевого аналізу голосового сигналу для розпізнавання емоцій і особи Визначено можливість підвищення ефективності нейромережевих засобів аналізу за рахунок адаптації параметрів нейромережевої моделі до умов використання. Сформовано принципи визначення допустимих нейромережевих моделей і найбільш ефективного виду нейромережевої моделі, що використовується для аналізу голосового сигналу. Розроблено процедуру кодування вхідного сигналу, що дозволяє використовувати в нейронній мережі компактне представлення найбільш інформативних ознак голосового сигналу. Також розроблено процедура кодування вихідного сигналу нейронної мережі, що дозволяє підвищити ефективність її навчання. Розроблено метод нейромережевого аналізу голосового сигналу, який за рахунок запропонованих принципів адаптації і процедур кодування вхідних і вихідних параметрів, дозволяє впровадити в засоби розпізнавання нейронну мережу, архітектура якої адаптована до очікуваних умов застосування. Ефективність запропонованого методу доведено експериментальним шляхом. Проведені експериментальні дослідження показали, що використання розробленого методу дозволяє забезпечити точність розпізнавання емоцій ідентифікованого диктора, яка дорівнює приблизно 0.94, що відповідає кращим сучасним рішенням в даній області. Запропоновано співвіднести шляхи подальших досліджень з розробкою рішень, які дозволили б аналізувати голосовий сигналдовільної тривалості в умовах дії шуму різного виду
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua

Є примірники у відділах: всього 1
Вільні: 1

Знайти схожі

Дичка, Іван Андрійович.
Множина критеріїв ефективності формування баз даних емоційно забарвлених голосових сигналів / І. А. Дичка, І. А. Терейковський, А. В. Самофалов // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2023. - Том 1, N 21. - С. 65-74, DOI 10.28925/2663-4023.2023.21.6574. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023

Кл.слова (ненормовані):
база даних -- розпізнавання емоцій -- голосовий сигнал -- критерій ефективності
Анотація: Значна кількість створених баз даних емоційного мовлення на різних мовах свідчить про великий інтерес дослідницької спільноти до питань синтезу емоційних голосових сигналів та розпізнавання емоцій у голосі людини. У наш час значного використання набувають пристрої, які використовують голосовий інтерфейс взаємодії з користувачем, що особливо виражено в певних роботехнічних системах. В якості основи для створення комп’ютерних систем розпізнавання емоцій в голосі людини зазвичай використовують нейронні мережі, для навчання яких і потрібні достатньо великі за обсягом бази даних емоційно забарвлених голосових сигналів. Основним підходом, який застосовується при створенні таких баз даних є залучення акторів для відтворення заданого спектру емоцій в їх голосових висловлюваннях, та, відповідно, використання спеціалізованого обладнання для запису та аналізу отриманих аудіоданих. Однак цей підхід вимагає значних часових та ресурсних затрат, що не дозволяє генерувати значні масштаби емоційних голосових висловлювань в осяжні проміжку часу. Тому для оцінки ефективності формування баз даних емоційно забарвлених голосових сигналів наведено перелік критеріїв, за якими були оцінені засоби формування емоційних баз даних. Результати оцінювання дозволяють обґрунтовано стверджувати, що відомі засоби формування емоційно забарвлених баз даних голосових сигналів людини мають певний ряд недоліків. Для підвищення ефективності засобів формування баз даних емоційних голосових сигналів людинидоцільно мати можливість формування баз даних без залучення професійних акторів, наявність спонтанних висловлювань, а не тільки попередньо визначених, наявність багатоголосих висловлювань, а саме діалогів, та наявність можливостей для підрахування часу та обчислювальних ресурсів, які необхідні для формування елементів бази даних
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua

Дод.точки доступу:
Терейковський, Ігор Анатолійович
Самофалов, Андрій Вікторович

Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1)
Вільні: Online (1)

Знайти схожі

© Міжнародна Асоціація користувачів і розробників електронних бібліотек і нових інформаційних технологій
(Асоціація ЕБНІТ)