ШОЛУ: СӨЙЛЕУДІ АВТОМАТТЫ СЕГМЕНТТЕУ ӘДІСТЕРІ
https://doi.org/10.55452/1998-6688-2021-18-3-89-94
Аңдатпа
Сегменттеу – сөйлеу сигналын тілдің негізгі бірліктеріне бөлу процесі болып табылады. Сөйлеу сигналдарын сегментациялау автоматты түрде сөйлеуді өңдеу жүйелеріндегі маңызды міндеттердің бірі болып саналады. Бұл мақалада сөйлеуді автоматты түрде сегментациялау әдістеріне шолу жасалады. Сонымен қатар вейвлет және Гильберт-Хуанг түрлендіру әдістері мен жасырын Марков модельдеріне негізделген техникалары қарастырылады.
Авторлар туралы
А. А. Пак
Ақпараттық және Есептеуіш технологиялар институты
Қазақстан
Қазақстан
050000, Алматы
А. Жұмагелдіқызы
Қазақcтан-Британ техникалық университеті
Қазақстан
Қазақстан
050000, Алматы
Н. С. Ермекова
И.Жансүгіров атындағы Жетісу университеті
Қазақстан
Қазақстан
040000, Талдықорған
Әдебиет тізімі
1. A. I. Topnikov. BBK 387-013ya73 T58 Rekomendovano Redakcionno-izdatel'skim sovetom universiteta v kachestve uchebnogo izdaniya. Plan 2018 goda. – 2018.
2. A. K. Alimuradov, P. P. Churakov. Obzor i klassifikaciya metodov obrabotki rechevyh signalov v sistemah raspoznavaniya rechi //Izmerenie. Monitoring. Upravlenie. Kontrol'. – 2015. – №. 2 (12).
3. D. Jones. et al. Measuring human readability of machine-generated text: three case studies in speech recognition and machine translation //Proceedings.(ICASSP'05). IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2005. – IEEE, 2005. – Т. 5. – С. v/1009-v/1012 Vol. 5.
4. Hant E. Iskusstvennyj intellekt. 1978 g.- 558 s
5. A. E. Sakran. et al. A Review: Automatic Speech Segmentation //International Journal of Computer Science and Mobile Computing. – 2017. – Т. 6. – №. 4. – С. 308-315.
6. K. Geetha, R. Vadivel. Phoneme Segmentation of Tamil Speech Signals Using Spectral Transition Measure //Oriental Journal of Computer Science and Technology. – 2017. – Т. 10. – №. 1. – С. 114-119.
7. O. A. Vishnyakova, D. N. Lavrov. Avtomaticheskaya segmentaciya rechevogo signala na baze diskretnogo vejvlet-preobrazovaniya //Matematicheskie struktury i modelirovanie. – 2011. – №. 2 (23).
8. I. Daubechies. Ten lectures on wavelets. – Society for industrial and applied mathematics, 1992.
9. D. Wang, S. Narayanan. Piecewise linear stylization of pitch via wavelet analysis //Ninth European Conference on Speech Communication and Technology. – 2005.
10. K. K. Tomchuk. Segmentaciya rechevyh signalov dlya zadach avtomaticheskoj obrabotki rechi : dis. – S.-Peterb. gos. un-t aerokosm. priborostroeniya, 2017.
11. G. Tzanetakis, G. Essl, P. Cook. Audio analysis using the discrete wavelet transform //Proc. Conf. in Acoustics and Music Theory Applications. – 2001. – Т. 66.
12. J. I. Agbinya. Discrete wavelet transform techniques in speech processing //Proceedings of Digital Processing Applications (TENCON'96). – IEEE, 1996. – Т. 2. – С. 514-519.
13. S. Ratsameewichai. et al. Thai phoneme segmentation using dual-band energy contour // Proceedings of the IEEK Conference. – The Institute of Electronics and Information Engineers, 2002. – С. 110-112.
14. B. Ziółko. et al. Wavelet method of speech segmentation //2006 14th European Signal Processing Conference. – IEEE, 2006. – С. 1-5.
15. Yu. E. Ul'yanova, R. G. Babenko, A. V. Chernov. Chastotno-vremennye preobrazovaniya, ispol'zuemye v cifrovoj obrabotke signalov //Global'naya yadernaya bezopasnost'. – 2015. – №. 3 (16).
16. N. E. Huang. et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis //Proceedings of the Royal Society of London. Series A: mathematical, physical and engineering sciences. – 1998. – Т. 454. – №. 1971. – С. 903-995.
17. E. Huang. Huang. Hilbert-Huang Transform and its application. Interdisciplinary mathematical sciences / E. Huang. Huang, S. P. Samuel. Shen // Interdisciplinary Mathematical Sciences. Book 5. World Scientific Publishing Company. – Sep. 2005. – 324 p.
18. J. Dines, S. Sridharan, M. Moody. Automatic speech segmentation with hmm //Proceedings of the 9th Australian Conference on Speech Science and Technology. – 2002. – С. 544-549.
19. A. Stolcke. et al. Highly accurate phonetic segmentation using boundary correction models and system fusion //2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). – IEEE, 2014. – С. 5552-5556.
Рецензия
Дәйектеу үшін:
Пак А.А., Жұмагелдіқызы А., Ермекова Н.С. ШОЛУ: СӨЙЛЕУДІ АВТОМАТТЫ СЕГМЕНТТЕУ ӘДІСТЕРІ. Қазақстан-Британ техникалық университетінің хабаршысы. 2021;18(3):89-94. https://doi.org/10.55452/1998-6688-2021-18-3-89-94
For citation:
Pak A.A., Zhumageldikyzy A., Ermekova N.S. A REVIEW: METHODS OF AUTOMATIC SPEECH SEGMENTATION. Herald of the Kazakh-British Technical University. 2021;18(3):89-94. https://doi.org/10.55452/1998-6688-2021-18-3-89-94
Қараулар:
404
Мақаланы эл. пошта арқылы жіберу 