Сибирский федеральный университет

Перевод названия: The comparative analysis of russian phoneme models in speech recognition task

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2013

Ключевые слова: вейвлеты, wavelet, speech recognition, Hilbert-Huang Transform, распознавание речи, преобразование Гиьберта-Хуанга

Аннотация: В статье исследуются возможности использования преобразования Гильберта-Хуанга для создания моделей фонем русского языка в системе преобразования речи в текст. Производится сравнение предложенного метода с преобразованием Фурье и вейвлет-преобразованием. Расчеты показали, что метод Гильберта-Хуанга, несмотря на возможность выявления нелинейных изменений в сигнале, в первоначальном виде малопригоден для формирования признаков речевого сигнала (по крайней мере, в рамках нейросетевого подхода). In this article the using of Hilbert Huang transform for the russian phoneme model is considered. The proposed method is compared with the Fourier transform and wavelet transform. The results of phoneme recognition using HHT method has allowed low quality despite it’s noise insensitivity. For the extraction of the phoneme descriptive features rather use the hybrid method which combines HHT and wavelet transform.

Журнал: Информатизация и связь

Выпуск журнала: № 5

Номера страниц: 32-36

ISSN журнала: 20788320

Место издания: Москва

Издатель: Автономная некоммерческая организация "Редакция журнала "Информатизация и связь"

• Медведев Максим Сергеевич (Красноярский Сибирский Федеральный Университет)
• Музычук Денис Степанович (Красноярский Сибирский Федеральный Университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК