Єрмоленко Т. В. Застосування вейвлет-аналізу для попередньої обробки мовних голосових сигналів в задачах сегментації, класифікації та пофонемного розпізнавання

Ціль роботи - створення методів і алгоритмів обробки та пофонемного розпізнавання мовних сигналів на основі вейвлет-анализу. Об'єкт дослідження - мовний сигнал, предмет дослідження - моделі та методи цифрової обробки й розпізнавання мовлення. Уперше для розпізнавання фонем запропоновано набір ознак, що відображує розподіл енергії вейвлет-спектра на різних частотних діапазонах; удосконалено методи зниження рівня шуму й визначення границь мовлення за рахунок урахування широкої класифікації звуків мовлення; одержали подальший розвиток незалежні від диктора й інтенсивності мовного сигналу методи сегментації, що визначають міжфонемні переходи шляхом урахування динаміки енергетичних характеристик вейвлет-спектра. Запропоновані методи обробки та аналізу мовного сигналу використані при розробці інтелектуального мовного інтерфейсу в рамках теми "Розробка інформаційної технології озвучення текстової та розпізнавання голосової мовної інформації" Інституту кібернетики ім. Глушкова НАН України.