NUTQ SIGNALINI XALAQITLARDAN TOZALASH USULLARI
Ключевые слова:
Nutq signali, shovqinlarni tozalash, Soft Thresholding, Adaptive Smoothing, SNR, qisqa muddatli energiya (STE), pre-emphasis filtr.Аннотация
В данной статье рассматривается вопрос очистки речевых сигналов
от различных шумов. Повышение качества и точности речевых сигналов имеет важное
значение для современных систем голосовой связи. В исследовании анализируется
эффективность алгоритмов мягкого порогового значения (SR) и адаптивного
сглаживания с мягким пороговым значением (ASST). Представлено сравнение
алгоритмов по показателям SNR (отношение сигнал/шум) и определено, что алгоритм
ASST показывает превосходные результаты. В нем также содержится информация о
важности таких методов, как фильтр кратковременной энергии (STE) и фильтры preemphasis.
Библиографические ссылки
Огнев И.В., Парамонов П.А. Предварительная обработка речевого сигнала для построения базы произношений одиночных слов // Информационные средства и технологии: труды Международной научно-технической конференции (20–22 октября 2012 г.): в 3 т. – М.: МЭИ, 2012. – Т. 1. – С. 53–58.
Sang-Sik A., Yoon-Chang L. An Improved Statistical Model-Based VAD Algorithm with an Adaptive Threshold // Journal of the Chinese Institute of Engineers. – Taipei, 2006. – Vol. 29, No. 5. – P. 783–789.
Зилинберг А.Ю., Корнеев Ю.А. Разработка и исследование временных и спектральных алгоритмов VAD (Voice Activity Detection) // Российская школа-конференция «Мобильные системы передачи данных». – Зеленоград: МИЭТ, 2006. – С. 58–70.
Mamatov N.S., Babomurodov O.J., Dusanov X.T. Automatic Speaker Recognition Through Voice Using Deep Neural Networks // Journal of Computer Science Engineering and Information Technology Research (JCSEITR). – 2024. – Vol. 14, Issue 1. – P. 13–20.
Dusanov X.T. The Issue of Recognizing a Person Based on His Voice // Computer Science and Engineering Technology: Collection of Materials of the International Scientific and Technical Conference. – Jizzakh: Jizzakh Branch of UzMU, 2023. – P. 140–143.