logo
calendar17 Fevral 2020
view28
Main language:Uzbek

НУТҚ СИГНАЛЛАРИНИ ТАСНИФЛАШ УСУЛЛАРИ ТАҲЛИЛИ

Field of Science:
pdf

5e4a6013c736c.pdf

PDF

Problems of Informatics and Energetics

Problems of Informatics and Energetics

Publish Articlesee more

ARTICLE ANNOTATION

quote
This article is devoted to the analysis of speech signal classification methods, the task of automatic identification of the person is investigated. To solve this problem, the existing methods are described, the classification is based on the application of the method of the Gaussian mixture model. In addition, the results of testing and conclusions of the application of the Gaussian mixture model for solving the problem of recognition are given.

AUTHORS

N.Mamatov

Муҳаммад ал-Хоразмий номидаги Тошкент ахборот технологиялари университети ҳузуридаги ахборот-коммуникация технологиялари илмий-инновацион маркази

SH.Abdullaev

Муҳаммад ал-Хоразмий номидаги Тошкент ахборот технологиялари университети ҳузуридаги ахборот-коммуникация технологиялари илмий-инновацион маркази

P.Nurimov

_

Z.Zoirov

_

D.Khamraev

_

Tags

# нейрон# метод# method# усул# модел# модель# алгоритм# algorithm# model# вероятность# signal# сигнал# neuron# масофа# probability# расстояние# distance# вектор# vector# эҳтимоллик# тақсимоти  функцияси# Лагранж кўпайтирувчилари# Активация функцияси# ядро функцияси# кўчиш қиймати# математик кутилма# чизиқли ва ночизиқли ажратиш# перцептрон# функция  распределния# множители  Лагранжа# функция  активации# функция  ядро# значение  сдвига# математическое ожидание# линейное и нелинейное выделение# distribution function# Lagrange  multipliers# activation function# core function# shift value# expectation# linear and nonlinear  selection# perceptron

OTHER ARTICLES IN THIS JOURNAL

Rate Article

0
0 ratings
5
4
3
2
1

Article Identifiers

ROI:

https://eroi.uz/11.0007/A0220-0158

DOI:

Not Available

References

http://www.speechpro.ru/. Нуқт технологиялари маркази.

Матвеев, Ю. Н. Технологии биометрической идентификации личности по голосу и другим модальностям // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Электронное научно-техническое издание. 2012. № 3(3).

http://vestnik.bmstu.ru/catalog/it/biometric/91.html/

Капустин А. И., Симончик К. К. Система верификации дикторов по голосу «Цифровая обработка сигналов и ее применение». М., 2010. Т.1. с 207-210

Обзор основных методов распознавания дикторов Е.А.Первушин. http://cyberleninka.ru/article/n/obzor-osnovnyh-metodov-raspoznavaniyadiktorov.pdf

ru.wikipedia.org/wiki/Распознавание_по_голосу

Дьяконов, В. MATLAB: Учебный курс // В. Дьяконов. Санкт-Петербург.: Питер, 2001. - 560 с

Распознавание речи. Часть 1. Классификация систем распознавания речи. https://geektimes.ru/post/64572/

Идентификация-диктора-по-голосу-текст.http://seminar.at.ispras.ru/wpcontent/uploads/2012/07/

Ing - J r Ding , Developments of Machine Learning Schemes for Dynamic TimeWrapping-Based Speech Recognition // Ing-Jr Ding, Chih-Ta Yen, Yen-Ming Hsu. Mathematical Problems in Engineering. 2013

po-napravleniyu-rechevye-tekhnologii/

http://sud-expertiza.ru/library/ekspertiza-lichnosti-po-zvuchashhey-rechi/

Система исследования речевых компонентов В.С. Шерхонов. http://www.stelani.ru/services/uslugi

Bilmes, A. A Gentle Tutorial of the EM Algorithm and its Application to Parameter Estimation for Gaussian Mixture and Hidden Markov Models // A. Jeff. Berkley: International Computer Science Institute. 1998. P. 7–13.

https://research-journal.org

https://seminar.at.ispras.ru

https://tech.yandex.ru/speechkit/