Шифр: 004.8 П24
Пелех Ю. М. Методи та засоби маркерування мовних сигналів : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системи та засоби штучного інтелекту" / Пелех Юрій Миронович ; М-во освіти і науки України, Нац. ун-т "Львівська політехніка". – Львів, 2015. – 24 с.
Пелех Ю. М. Методи та засоби маркерування мовних сигналів : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системи та засоби штучного інтелекту" / Пелех Юрій Миронович ; М-во освіти і науки України, Нац. ун-т "Львівська політехніка". – Львів, 2015. – 24 с.
Статистика використання: Видач: 0
Анотація:
Розроблено метод маркерування аудіосигналу, який базується на побудові
сегментів та пошуку спектральних магнітуд, який є незалежним від характеристик вхіднoro сигналу і дає можливість маркерувати цифрові сигнали з мінімальними інформаційними втратами. Винайдено метод вбудовування водяного знаку у
аудіосигнал, який базується на розбитті сигналу за опорними точками та аналізі коефіцієнта гладкості Гельдера, є стійким до операцій передискретизації та зміни часового масштабу аудіосигналу. Визначено метод розбиття аудіосигналу
за опорними точками, побудований на псевдообертанні матриць подібності, що забезпечує ефективний поділ сигналу на стаціонарні ділянки в різних областях енергій і не залежить від моделі мовотворення. Цей метод ефективно доповнює існуючі методи сегментації, що дало змогу з більшою точністю проводити сегментацію цифрових сигналів.
сегментів та пошуку спектральних магнітуд, який є незалежним від характеристик вхіднoro сигналу і дає можливість маркерувати цифрові сигнали з мінімальними інформаційними втратами. Винайдено метод вбудовування водяного знаку у
аудіосигнал, який базується на розбитті сигналу за опорними точками та аналізі коефіцієнта гладкості Гельдера, є стійким до операцій передискретизації та зміни часового масштабу аудіосигналу. Визначено метод розбиття аудіосигналу
за опорними точками, побудований на псевдообертанні матриць подібності, що забезпечує ефективний поділ сигналу на стаціонарні ділянки в різних областях енергій і не залежить від моделі мовотворення. Цей метод ефективно доповнює існуючі методи сегментації, що дало змогу з більшою точністю проводити сегментацію цифрових сигналів.
Тема:
- УДК
- 004.896 Штучний інтелект в промислових системах. Інтелектуальні САПР/АСКВ (система автоматизованого проектування/автоматизована система керування виробництвом). Інтелектуальні роботи
- 004.934 Обробка мовної інформації Ключові слова
- спектри, спектры
- сегментація, сегментация, segmentation
- аудіосигнали, аудиосигналы
- цифрові водяні знаки, ЦВЗ, цифровые водяные знаки
- маркерування, маркировка
- коефіцієнт гладкості Гельдера, коэффициент гладкости Гельдера
- спектральні магнітуди, спектральные магнитуды
- матриці подібності, матрицы подобия
- псевдообернення, псевдообращения