Введение
1. Обзор речевых технологий 13
1.1. Речевой сигнал и формы его представления 13
1.2. Основные речевые технологии 15
1.3. Идентификация голосового сообщения 17
1.4. Обзор математических методов, применяемых при идентификации голосового сообщения 18
1.4.1. Нейросети 18
1.4.2. Частотные цифровые фильтры 20
1.4.3. Фурье-анализ 20
1.4.4. Кепстральный анализ 22
1.4.5. Методы машинного обучения 23
1.4.6. Векторное квантование 24
1.4.7. Гауссовы смеси 25
1.4.8. Вейвлет-анализ 27
1.5. Обзор разработок в области идентификации голоса 27
1.6. Основные характеристики разрабатываемой модели 31
1.7. Выводы 32
2. Структурная схема модели идентификации голосового сообщения 33
2.1. Основные понятия модели идентификации голосового сообщения 33
2.2. Этапы разработки модели идентификации голосового сообщения 34
2.3. Исследование образования звуков русского языка 35
2.4. Построение структурной схемы модели идентификации голосового сообщения 39
2.5. Двоичная и троичная логика принятия решения 51
2.6. Выводы 53
3. Математические методы модели идентификации голосового сообщения ...54
3.1. Деление голосового сообщения на фонемы 54
3.2. Построение образа фонемы 61
3.3. Сравнение образов двух фонем 65
3.4. Матричный анализ сравнения голосовых сообщений 66
3.5. Выводы 70
4. Статистическая оценка качества работы модели идентификации голосового сообщения 71
4.1. Разработка базы данных голосовых сообщений 71
4.2. Метод статистической оценки качества работы модели идентификации голосового сообщения 72
4.3. Оценка качества работы модели в зависимости от варьируемых параметров 75
4.4. Оценка качества работы модели в зависимости от параметров фразы .78
4.5. Выводы 84
Заключение 85
Список литературы 87
Приложение
