The Development of Software Components for Streaming Audio Content Filtering Through the Use of Hidden Markov Models

Abstract

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...

Система Распознавания Речи На Основе Скрытых Марковских Моделей Отдельных Слов

“…Одним из путей решения вышеуказанных задач является использование для распознавания фрагментов речи математического аппарата скрытых марковских моделей (СММ) [3]. Данная работа посвящена разработке программного модуля, осуществляющего формирование СММ для отдельных слов требуемого словаря команд системы управления объектом на основе кодирования признаков звукового сигнала, использующего линейные предсказания.…”