Математическое моделирование систем и явлений / Акад. наук СССР, Кол. фил. им. С. М. Кирова, Вычисл. центр ; [редкол.: В. С. Мингалев (отв. ред.) и др.]. - Апатиты : Кольский филиал АН СССР, 1986.

где<»)Сt) ~ весоваяпоследовательностьили"окно", котороевыделяетучасток f(n); и- количествоотсчетовв"окне". Вторымпростейшимспособоманализавременныхпараметровявляетсяизме рениечислапереходовсигналачерезнуль. Прицифровомпредставленииоигна ламожноутверждать, чтомеждумоментамивзятияn-гои (а-І)-гс отсчетов произошлопересечениенулевогоуровня, если oig и [f(n)Jf< яід п [f(n -1 )J , Этонамерениечастоиоішльзуетоядлягрубойоценкичастотногосодержания речевогосигналаиуспешноприменяетсядляпредставленияречевыхсигналов прирешениизадачраспознаванияречевыхобразов. Наосциллограммеречевогосигналавидно, чтонавокализированныхинтер валахречьхарактеризуетсяпоследовательностьюшшов, периодическипоявляю щихсясосновнойчастотойречевогосигнала. Впротивоположностьэтомунане- вокализированннхинтервалахпикиимеютсравнительнонебольшуювеличинуиих появлениенеимеетвидимойзакономерности. Такимобразом, максимальнуюамп литудупиканаанализируемоминтервалеможноиспользоватьвзадачаханализа речи. Временнойинтервалмеждусоответствующимипикамиравеносновномупе риодувокализированнойречиилипериодуосновноготона. Дальнейшаяобработкаспектральногопредставленияречеьойволныпозво ляетвыделитьтакиепризнаки, какформантныечастоты, частныеобластиконцен трацииэнергиифрикативныхзвуков, центрытяжестиотдельныхспектральныхоб ластей, огибающейспектра, усредненногоспектраицр. /I/. Динамикавторичныхпараметровилидинамическаякартинакратковременно госпектрапозволяетреализоватьавтоматическуюсегментациюречевогопотока. Вчастности, сегментирующаяфункцияr(t) представляетсобойизменениево временикоэффициентакорреляциисоседнихвременныхсрезов: [xi(t)-M(-t)| [x^t+1 }-M(t+1 )} r(t)* -4j6j~ ..... .— ........ ... ііЕ h.(*+i >]2 гдеx1(t),xi(t+i) - значенияспектральныхсоставляющихві-м каналев мо ментвремениt иt+ 1 , соответственно; E(t) иM(t+1) - средниезначенияспектральныхсоставляющихдляt иt+1 срезов; р- количествополосвспектре. Провалыэтойфункциидавалипримерныефонетическиеграницы. Непосредственноерешениезадачираспознаванияречевогообразазаключа ется, какправило, всравнениипараметровилипризнаковпроизнесенногоне известногоречевогообразаспараметрамиэталонныхреализацийкаждогослова испольэуемогословаря. Ипроцеоспринятиярешениязаключаетсявопределении вталона, имеющегомаксимальнуюмерусходстваоисследуемымобразом. Основ наятрудностьприрешенииименнозадачираспознаванияречевыхобразовзаклю чаетсявтом, что, какправило, неизвестнаяреализацияиэталонпредставля ютсобойдверазныеподлительностивременныепоследовательности. Вранних работахиспользовалосьпростоелинейноевыравниваниереализацийвовремени. Однакоэтатехникачатевсегонедаетжелаемогорезультата, особеннодля І04