Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время большое внимание уделяется вопросам безаварийной и бесперебойной работы транспорта и других отраслей народного хозяйства и обороны. В значительной мере этому может способствовать надежная передача речевых сообщений и речевое управление различными устройствами, например, роботами, самолетами и др. В подобных автоматизированных системах речевой сигнал (PC), как правило, наблюдается на фоне помех (шума двигателя самолета, помех в канале связи и т.д.). В связи с этим весьма актуальными являются исследования в области методов фильтрации PC и их распознавания на фоне помех. Такие исследования уже несколько десятилетий интенсивно ведутся отечественными и зарубежными учеными. Разработан ряд подходов к проблеме распознавания и фильтрации, на основе которых созданы алгоритмы решения конкретных задач. Тем не менее, приемлемое для приложений решение задачи расиознавания речевых сигналов па фоне интенсивных помех в настоящее время отсутствует. Не исчерпаны также все резервы повышения эффективности фильтрации PC на фоне помех. Об актуальности названных задач свидетельствует ряд научных программ, направленных на их решение, в частности, программы «Информационные технологии и электроника» Министерства науки и техники РФ, «Конверсия научно-технического потенциала вузов», «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники гражданского назначения», «Конверсия и высокие технологии» и др.
Цель и задачи работы. Целью диссертации является разработка эффективных алгоритмов фильтрации и распознавания PC путем преобразования сигналов в изображения и применения методов статистического анализа случайных полей.
Для решения поставленной цели решаются следующие задачи.
Разработка алгоритмов преобразования PC в изображение, называемое портретом речевого сигнала (ПРС).
Исследование свойств ПРС и использование ПРС в качестве модели PC.
Разработка адаптивных алгоритмов фильтрации ПРС с учетом неравенства длин строк.
Разработка алгоритмов распознавания PC, представленных в виде ПРС.
Разработка пакета программ для реализации и исследования полученных алгоритмов.
Методы исследования. При пешении поставленных задач шчшен»-лнсь методы теории вероятностей математической статистики теопии случайных процессов и полей, математического анализа, математического
и статистического моделирования с применением вычислительной техники.
Научная новизна положений, выносимых на защиту.
-
Впервые для обработки PC применены методы обработки изображений.
-
Разработана и исследована новая модель PC в виде плоского изображения, строки которого являются квазипериодами PC. Эта модель позволяет в компактной форме учитывать квазипериодичность PC, применять методы обработки изображений и тем самым повысить эффективность обработки PC по сравнению с их последовательной (временной) обработкой.
-
Разработаны и исследованы алгоритмы преобразования речевых сигналов в изображения - ПРС.
4. Впервые разработаны алгоритмы фильтрации изображений со
строками неравной длины.
5. Разработан новый подход к распознаванию PC путем совмещения
и идентификации их плоских автокорреляционных портретов.
Практическая значимость. Представленные описания алгоритмов и исходные тексты реализующих их программ дают разработчикам возможность их непосредственного использования при проектировании со-времешшгх и перспективных систем передачи и распознавания PC при наличии интенсивных помех, например, на фоне шумов двигателей самолета. Предложенный подход перехода от обработки одномерного сигнала к обработке его двумерного портрета может быть использован при обработке не только PC, но и любых других квазипериодических сигналов.
Реализация работы. Результаты работы использованы в госбюджетных НИР Ульяновского государственного технического университета, в разработках Ульяновского конструкторского бюро приборостроения (подтверждено актом о внедрении), используются в учебном процессе УлГТУ в курсах «Основы теории обработки изображений» и «Специальные методы обработки изображений».
Апробация работы. Осповные результаты работы докладывались на Международной научно-техн. конф. «Нейронные, реляторные и непрерывно-логические сети и модели» (Ульяновск, 1998); Международной научно-техн. конф. "Методы и средства преобразования и обработки аналоговой информации" (Ульяновск, 1999); 2-й Всероссийской с участием стран СНГ конф. "Распознавание образов и анализ изображений" (Ульяновск, 1995); Всеросс. научко-практ. конф. (с участ. стран СНГ) "Современные проблемы создаїщя и эксплуатации радиотехнических следил* Сульуінолск І9.9Я)- Всеросс. нзучко-лоакт консЬ ^г ^ї^'^ отп^ті СНГ) "Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем" (Ульяновск, 1999); Всеросс. научно-технич.
конференции "Интеллектуальные САПР" (Таганрог, 1998); 51-й научной сессии РНТО РЭС им. А.С.Попова (Москва, 1996) и на ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава Ульяновского государственного технического университета (1997-1999гг.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ, в том числе 3 статьи и 10 тезисов докладов на научно-технических конференциях.
Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем 138 страниц.
