Ҳозирги кунда сигнални алмаштиришнинг кўплаб усуллари мавжуд. Ушбу мақолада
сигнални алмаштиришнинг оммавий ёндошувлари, яъни Фурье, Вейвлет, Гильберт -Хуанг
алмаштиришлари баён этилган бўлиб, уларнинг ютуқ ва камчиликлари келтириб ўтилган. Фурье
ва Вейвлет алмаштиришлари яхши математик асосланганлиги учун кенг фойдаланилади. Бундан
ташқари юқорида санаб ўтилган алмаштиришлар универсал бўлиб, турли соҳаларда самарали
қўлланилади. Бироқ, айрим ҳолларда фақат ностационар жараёнлар билан ишлаш имконини
берувчи алмаштиришлар эмас, балки базис алмаштиришлардан ҳам фойдаланиш зарурурати пайдо
бўлади. Бунда Гильберт-Хуанг алмаштириши барча зарур талабларга жавоб беради.
Ҳозирги кунда сигнални алмаштиришнинг кўплаб усуллари мавжуд. Ушбу мақолада
сигнални алмаштиришнинг оммавий ёндошувлари, яъни Фурье, Вейвлет, Гильберт -Хуанг
алмаштиришлари баён этилган бўлиб, уларнинг ютуқ ва камчиликлари келтириб ўтилган. Фурье
ва Вейвлет алмаштиришлари яхши математик асосланганлиги учун кенг фойдаланилади. Бундан
ташқари юқорида санаб ўтилган алмаштиришлар универсал бўлиб, турли соҳаларда самарали
қўлланилади. Бироқ, айрим ҳолларда фақат ностационар жараёнлар билан ишлаш имконини
берувчи алмаштиришлар эмас, балки базис алмаштиришлардан ҳам фойдаланиш зарурурати пайдо
бўлади. Бунда Гильберт-Хуанг алмаштириши барча зарур талабларга жавоб беради.
В настоящее время существуют множество методов преобразования сигнала. В статье
изложены известные подходы, в частности, преобразования Фурье, Вейвлет, Гильберт-Хуанг,
также приведены их преимущества и недостатки. Часто используются преобразования Фурье и
Вейвлет так как они математически хорошо обоснованы. Кроме того, вышеприведённые
преобразования являются универсальными и широко используются в различных областях. Но, в
некоторых случаях возникает необходимость использования не только преобразованиями,
которыми дают возможность работать с нестационарными процессами, но приходится
использовать базисные преобразования. В таких случаях преобразование Гильберта-Хуанга
отвечает всем этим требованиям.
Currently, there are many methods of signal conversion. The article describes the well-known
approaches, in particular, the Fourier transform, Wavelet, Gilbert-Huang, also their advantages and
disadvantages. Fourier and Wavelet transforms are often used since they are mathematically wellfounded. In addition, the above transformations are universal and are widely used in various fields. But, in some cases, it is necessary to use not only the transformations that make it possible to work with non stationary processes, but it is necessary to use basic transformations. In such cases, the Hilbert-Huang
transform meets all these requirements.
| № | Muallifning F.I.Sh. | Lavozimi | Tashkilot nomi |
|---|---|---|---|
| 1 | Niyozmatova N.A. | _ | |
| 2 | Yuldoshev Y.S. | _ | |
| 3 | Samijonov A.N. | _ | |
| 4 | Allanov N.M. | _ | |
| 5 | Ismailova A.S. | _ |
| № | Havola nomi |
|---|---|
| 1 | 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) / |
| 2 | Нутқ технологиялари маркази сайти: http://www.speechpro.ru/. |
| 3 | Platt, J. C. Fast Training of Support Vector Machines using Sequential Minimal Optimization // J. C. Platt. Advances in Kernel Methods / Ed. by B. Scholkopf, C.C. Burges, A. J. Smola. MIT Press, 1999. P. 185–208 |
| 4 | https://research-journal.org/technical/ispolzovanie-preobrazovaniya-gilbertaxuanga-dlya-formirovaniya-modelej-fonem-russkogo-yazyka-v-zadacheraspoznavaniya-rechi/ |
| 5 | Дашкевич, И. В. Использование Вейвлет-преобразования в задаче голосовой идентификации диктора. / И. В. Дашкевич, М. С. Медведев // Международная научно-практическая конференция «Новшества в области технических наук». – Тюмень; Секция №20. |
| 6 | seminar.at.ispras.ru/wp- content/.../Идентификация-диктора-по-голосу-текст |
| 7 | https://cloud.google.com/text-to-speech/docs |
| 8 | https://tech.yandex.ru/speechkit/mobilesdk/doc/ios/2.5/ref/group vocalizer__globals group vc-docpage/ |