Preview

Вестник Казахстанско-Британского технического университета

Расширенный поиск

ОБЗОР: МЕТОДЫ АВТОМАТИЧЕСКОЙ РЕЧЕВОЙ СЕГМЕНТАЦИИ

https://doi.org/10.55452/1998-6688-2021-18-3-89-94

Аннотация

Сегментация - это процесс разделения речевого сигнала на основные языковые единицы. Сегментация речевых сигналов - одна из важнейших задач в системах автоматической обработки речи. В данной статье предлагается обзор методов автоматической сегментации речи. Кроме того рассматриваются методы преобразований вейвлетов и Гильберта-Хуанга, а также техники, основанные на скрытых Марковских моделях.

Об авторах

А. А. Пак
Институт Информационных и Вычислительных технологий
Казахстан

050000, Алматы



А. Жумагелдыкызы
Казахстанско-Британский технический университет
Казахстан

050000, Алматы



Н. С. Ермекова
Жетысуский университет имени И.Жансугурова
Казахстан

040000, Талдыкорган



Список литературы

1. A. I. Topnikov. BBK 387-013ya73 T58 Rekomendovano Redakcionno-izdatel'skim sovetom universiteta v kachestve uchebnogo izdaniya. Plan 2018 goda. – 2018.

2. A. K. Alimuradov, P. P. Churakov. Obzor i klassifikaciya metodov obrabotki rechevyh signalov v sistemah raspoznavaniya rechi //Izmerenie. Monitoring. Upravlenie. Kontrol'. – 2015. – №. 2 (12).

3. D. Jones. et al. Measuring human readability of machine-generated text: three case studies in speech recognition and machine translation //Proceedings.(ICASSP'05). IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2005. – IEEE, 2005. – Т. 5. – С. v/1009-v/1012 Vol. 5.

4. Hant E. Iskusstvennyj intellekt. 1978 g.- 558 s

5. A. E. Sakran. et al. A Review: Automatic Speech Segmentation //International Journal of Computer Science and Mobile Computing. – 2017. – Т. 6. – №. 4. – С. 308-315.

6. K. Geetha, R. Vadivel. Phoneme Segmentation of Tamil Speech Signals Using Spectral Transition Measure //Oriental Journal of Computer Science and Technology. – 2017. – Т. 10. – №. 1. – С. 114-119.

7. O. A. Vishnyakova, D. N. Lavrov. Avtomaticheskaya segmentaciya rechevogo signala na baze diskretnogo vejvlet-preobrazovaniya //Matematicheskie struktury i modelirovanie. – 2011. – №. 2 (23).

8. I. Daubechies. Ten lectures on wavelets. – Society for industrial and applied mathematics, 1992.

9. D. Wang, S. Narayanan. Piecewise linear stylization of pitch via wavelet analysis //Ninth European Conference on Speech Communication and Technology. – 2005.

10. K. K. Tomchuk. Segmentaciya rechevyh signalov dlya zadach avtomaticheskoj obrabotki rechi : dis. – S.-Peterb. gos. un-t aerokosm. priborostroeniya, 2017.

11. G. Tzanetakis, G. Essl, P. Cook. Audio analysis using the discrete wavelet transform //Proc. Conf. in Acoustics and Music Theory Applications. – 2001. – Т. 66.

12. J. I. Agbinya. Discrete wavelet transform techniques in speech processing //Proceedings of Digital Processing Applications (TENCON'96). – IEEE, 1996. – Т. 2. – С. 514-519.

13. S. Ratsameewichai. et al. Thai phoneme segmentation using dual-band energy contour // Proceedings of the IEEK Conference. – The Institute of Electronics and Information Engineers, 2002. – С. 110-112.

14. B. Ziółko. et al. Wavelet method of speech segmentation //2006 14th European Signal Processing Conference. – IEEE, 2006. – С. 1-5.

15. Yu. E. Ul'yanova, R. G. Babenko, A. V. Chernov. Chastotno-vremennye preobrazovaniya, ispol'zuemye v cifrovoj obrabotke signalov //Global'naya yadernaya bezopasnost'. – 2015. – №. 3 (16).

16. N. E. Huang. et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis //Proceedings of the Royal Society of London. Series A: mathematical, physical and engineering sciences. – 1998. – Т. 454. – №. 1971. – С. 903-995.

17. E. Huang. Huang. Hilbert-Huang Transform and its application. Interdisciplinary mathematical sciences / E. Huang. Huang, S. P. Samuel. Shen // Interdisciplinary Mathematical Sciences. Book 5. World Scientific Publishing Company. – Sep. 2005. – 324 p.

18. J. Dines, S. Sridharan, M. Moody. Automatic speech segmentation with hmm //Proceedings of the 9th Australian Conference on Speech Science and Technology. – 2002. – С. 544-549.

19. A. Stolcke. et al. Highly accurate phonetic segmentation using boundary correction models and system fusion //2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). – IEEE, 2014. – С. 5552-5556.


Рецензия

Для цитирования:


Пак А.А., Жумагелдыкызы А., Ермекова Н.С. ОБЗОР: МЕТОДЫ АВТОМАТИЧЕСКОЙ РЕЧЕВОЙ СЕГМЕНТАЦИИ. Вестник Казахстанско-Британского технического университета. 2021;18(3):89-94. https://doi.org/10.55452/1998-6688-2021-18-3-89-94

For citation:


Pak A.A., Zhumageldikyzy A., Ermekova N.S. A REVIEW: METHODS OF AUTOMATIC SPEECH SEGMENTATION. Herald of the Kazakh-British Technical University. 2021;18(3):89-94. https://doi.org/10.55452/1998-6688-2021-18-3-89-94

Просмотров: 391


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1998-6688 (Print)
ISSN 2959-8109 (Online)
OSZAR »