1 Савин Александр Николаевич, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры дискретной математики и инфор-мационных технологий, Саратовский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского, savinan@info.sgu.ru 2 Тимофеева Надежда Евгеньевна, ассистент кафедры дискретной математики и информационных технологий, Саратов-ский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского, timofeevane@yandex.ru 3 Гераськин Алексей Сергеевич, кандидат педагогических наук, доцент кафедры теоретических основ компьютерной без-опасности и криптографии, Саратовский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского, gerascinas@mail.ru 4 Мавлютова Юлия Альбертовна, студентка кафедры теоретических основ компьютерной безопасности и криптографии, Саратовский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского, yuliyamav@yandex.ru Приведены результаты разработки эффективных алгоритмов потокового распознавания речи с помощью стохастических моделей, основанных на использовании скрытых марковских моделях. В статье приводятся основные теоретические сведения для скрытой марковской модели дискретной системы, выделяются параметры, необходимые для ее опреде-ления, также рассмотрены три основные задачи, которые должны быть решены для успешного применения скрытой марковской модели в системах распознавания речи. Приводятся алгоритмы метода Баума -Велша, направленного на уточнение параметров модели и метода Витерби, подбора наиболее вероятной последовательности состояний системы.Эти два метода реализованы в среде графического программирования LabVIEW в виде программных модулей, реали-зующих построение скрытых марковских моделей отдельных слов с использованием метода Баума -Велша и распозна-вание этих слов на основе метода Витерби. Предполагается использование данных модулей для реализации потоковой фильтрации аудиоконтента в цифровых системах связи. ВВЕДЕНИЕВажными задачами при разработке систем передачи информации являются математическое мо-делирование их узлов и процессов, происходящих при передаче информации. Одной из таких задач является моделирование сигналов, с помощью которых осуществляется передача информации [1].Сигналы по своей природе могут быть непрерывными (например, фрагменты речи, музыка и т. п.) или дискретными (символы конечного алфавита и т. п.). Если статистические свойства сигналов не изменяются во времени, то такие сигналы являются стационарными, а в противном случае -неста-ционарными [2]. Сигналы в системах передачи информации, как правило, искажаются различными шумами и помехами от других источников [1]. В этом случае модель сигнала можно использовать для создания системы, оптимально удаляющей эти шумы и искажения. В случае, когда получение сигнала от реального источника затруднительно, хорошая модель сигнала позволяет имитировать источник и соответственно разрабатывать оптимальные системы приёма информации для таких источников.Математические модели сигналов широко используются также в системах передачи информации для решения задач идентификации, предсказания, распознавания и т. д. [3].Для описания свойств некоторого...

The textbook deals with the theory, legal basis, organization and methods of tax control. Methods of verification of Federal, regional and local taxes are given. Meets the requirements of the latest generation of higher education GEF. The manual is intended for students of higher education, students enrolled in undergraduate and graduate programs in economic specialties, can be useful for practitioners of accounting, financial and tax services, graduate students and teachers, as well as in the training, retraining and advanced training of tax consultants and tax officials.

Приведены результаты разработки программных модулей, реализующих систему распознавания речи на основе скрытых Марковских моделей отдельных слов и использования линейного предсказания при кодировании признаков звукового сигнала. Обосновывается структура системы распознавания речи, использующая скрытые марковские модели отдельных слов, состоящая из четырех модулей: модуль выделения слов из звукового потока, модуль анализа признаков слова, модуль обучения скрытых марковских моделей и модуль распознавания слов. Приводятся алгоритмы формирования скрытых марковских моделей с лево-правой топологией для отдельных слов требуемого словаря команд системы управления объекта, основанные на кодировании признаков звукового сигнала, использующего линейные предсказания. Приведены результаты оценки достоверности последовательности наблюдений, соответствующих отдельным словам, получаемым с помощью предложенного алгоритма обработки. Разработанные программные модули позволяют эффективно подготавливать необходимые исходные данные и формировать таким образом требуемый словарь команд системы управления объекта, строить скрытые марковские модели отдельных слов, проводить их обучение с помощью алгоритма Баума-Велша. Построенные словари команд предполагается использовать в интеллектуальных системах управления различными объектами.

The article deals with the concept of environmental audit, the legal basis for its regulation, as well as the development and organization of environmental audit in the modern Russian economy.

This article discusses the issues of assessing the information and technological environment of the audit for the organization of decision-making in management with the allocation of the main constituent elements necessary for the implementation of target settings. The main objects of research are considered. The prerequisites for the use of artificial intelligence in the audit process are considered.