Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46764
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorВашкевич, М. И.-
dc.contributor.authorЛихачёв, Д. С.-
dc.contributor.authorАзаров, И. С.-
dc.date.accessioned2022-03-10T11:29:28Z-
dc.date.available2022-03-10T11:29:28Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationВашкевич, М. И. Система анализа и классификации голосового сигнала на основе пертрубационных параметров и кепстрального представления в психоакустических шкалах / Вашкевич М. И., Лихачёв Д. С., Азаров И. С. // Доклады БГУИР. – 2022. – Т. 20, № 1. – С. 73–82. – DOI : http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2022-20-1-73-82.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46764-
dc.description.abstractОписан подход к построению системы анализа и классификации голосового сигнала на основе пертурбационных параметров и кепстрального представления. Рассмотрены два варианта кепстрального представления голосового сигнала: при помощи мел-частотных кепстральных коэффициентов (МЧКК) и при помощи барк-частотных кепстральных коэффициентов (БЧКК). В работе использовался общепринятый подход к вычислению МЧКК на основе частотно-временного анализа методом дискретного преобразования Фурье (ДПФ) с объединением энергии в субполосах. Данный метод аппроксимирует частотное разрешение слуха человека, но имеет фиксированное временное разрешение. В качестве альтернативы предложен вариант кепстрального представления на основе БЧКК. При расчете БЧКК использовался неравнополосный ДПФ-модулированный банк фильтров, аппроксимирующий частотную и временную разрешающую способность слуха. Целью работы ставилось сравнение эффективности применения признаков на основе МЧКК и БЧКК для построения систем анализа и классификации голосового сигнала. Результаты эксперимента показали, что в случае использования акустических признаков на основе МЧКК можно получить систему классификации голоса со средней полнотой классификации 80,6 %, а в случае использовании признаков на основе БЧКК этот показатель равен 83,7 %. При дополнении набора МЧКК признаков пертурбационными параметрами голоса средняя полнота классификации повысилась до 94,1 %, при аналогичном дополнении набора БЧКК признаков средняя полнота классификации увеличилась до 96,7 %.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectдоклады БГУИРru_RU
dc.subjectголосовой сигналru_RU
dc.subjectМЧККru_RU
dc.subjectБЧККru_RU
dc.subjectпатология голосаru_RU
dc.subjectvoice signalru_RU
dc.subjectMFCCru_RU
dc.subjectBFCCru_RU
dc.subjectvocal pathologyru_RU
dc.titleСистема анализа и классификации голосового сигнала на основе пертрубационных параметров и кепстрального представления в психоакустических шкалахru_RU
dc.title.alternativeVoice Analysis and Classification System Based on Perturbation Parameters and Cepstral Presentation in Psychoacoustic Scalesru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
local.description.annotationThe paper describes an approach to design a system for analyzing and classification of a voice signal based on perturbation parameters and cepstral representation. Two variants of the cepstral representation of the voice signal are considered: based on mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and based on bark-frequency cepstral coefficients (BFCC). The work used a generally accepted approach to calculating the MFCC based on the time-frequency analysis by the method of discrete Fourier transform (DFT) with summation of energy in subbands. This method approximates the frequency resolution of human hearing, but has a fixed temporal resolution. As an alternative, a variant of the cepstral representation based on the BFCC has been proposed. When calculating the BFCC, a warped DFT-modulated filter bank was used, which approximates the frequency and temporal resolution of hearing. The aim of the work was to compare the effectiveness of the use of features based on the MFCC and BFCC for the designing systems for the analysis and classification of the voice signal. The results of the experiment showed that in the case when using acoustic features based on the MFCC, it is possible to obtain a voice classification system with an average recall of 80.6 %, and in the case when using features based on the BFCC, this metric is 83.7 %. With the addition of the set of MFCC features with perturbation parameters of the voice, the average recall of the classification increased to 94.1 %, with a similar addition to the set of BFCC features, the average recall of the classification increased up to 96.7 %.-
Appears in Collections:№ 20(1)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Vashkevich_Metodika.pdf1.27 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.