МЗ
Суботенко І. М. Дослідження можливостей одношарового персептрона по розділенню сигналів вокалізованих мовних звуків : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / І. М. Суботенко ; кер. роботи доц. Бондар Д.В. ; ХНУРЕ, Кафедра Мереж зв’язку. – Харків, 2016. – 64 с. : CD
Суботенко І. М. Дослідження можливостей одношарового персептрона по розділенню сигналів вокалізованих мовних звуків : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / І. М. Суботенко ; кер. роботи доц. Бондар Д.В. ; ХНУРЕ, Кафедра Мереж зв’язку. – Харків, 2016. – 64 с. : CD
Анотація:
Об'єкт дослідження - одношаровий персептрон для класіфікації сигналів вокалізованих мовних звуків.
Мета роботи - побудова одношарового персептрону для класифікації сигналів вокалізованих мовних звуків та його програмно-математичної моделі.
Розглянуто основні властивості мовних сигналів та методів побудови штучних нейронних мереж, зокрема персептрону. Основну увагу приділено розробці соруктури одношарового персептрону, що надає можливість класифікувати сигнали вокалізованих звуків мови.
Побудовано програмно-математичну модель одношарового персептрону, проведено його навчання та здійснено випробування на зразках реального мовного сигналу.
МОВНИЙ СИГНАЛ, ШТУЧНА НЕЙРОННА МЕРЕЖА, ПЕРСЕПТРОН, МЕТОД НАВЧАННЯ, НАВЧАЛЬНА МНОЖИНА, КЛАСС ОБ'ЄКТІВ, ШВИДКЕ ПЕРЕТВОРЕННЯ ФУР'Є.
The object of study ? the single layer perceptron for classification signals fricative speech sounds.
Purpose ? to build a single-layer perceptron to classify signals voiced speech sounds and their software and mathematical models.
The basic properties of speech signals and methods for constructing artificial neural networks, including perceptron. The focus is the development of a single-layer perceptron structure that allows you to classify signals voiced speech sounds.
Powered software and a mathematical model of a single-layer perceptron, conducted its studies and tests conducted on samples of real speech signal.
VOICE SIGNALS, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, PERCEPTRON, TEACHING METHODS, TRAINING SET, CLASS OF OBJECTS, FAST FOURE TRANSFORM.
Мета роботи - побудова одношарового персептрону для класифікації сигналів вокалізованих мовних звуків та його програмно-математичної моделі.
Розглянуто основні властивості мовних сигналів та методів побудови штучних нейронних мереж, зокрема персептрону. Основну увагу приділено розробці соруктури одношарового персептрону, що надає можливість класифікувати сигнали вокалізованих звуків мови.
Побудовано програмно-математичну модель одношарового персептрону, проведено його навчання та здійснено випробування на зразках реального мовного сигналу.
МОВНИЙ СИГНАЛ, ШТУЧНА НЕЙРОННА МЕРЕЖА, ПЕРСЕПТРОН, МЕТОД НАВЧАННЯ, НАВЧАЛЬНА МНОЖИНА, КЛАСС ОБ'ЄКТІВ, ШВИДКЕ ПЕРЕТВОРЕННЯ ФУР'Є.
The object of study ? the single layer perceptron for classification signals fricative speech sounds.
Purpose ? to build a single-layer perceptron to classify signals voiced speech sounds and their software and mathematical models.
The basic properties of speech signals and methods for constructing artificial neural networks, including perceptron. The focus is the development of a single-layer perceptron structure that allows you to classify signals voiced speech sounds.
Powered software and a mathematical model of a single-layer perceptron, conducted its studies and tests conducted on samples of real speech signal.
VOICE SIGNALS, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, PERCEPTRON, TEACHING METHODS, TRAINING SET, CLASS OF OBJECTS, FAST FOURE TRANSFORM.