Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2000

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: obliczenia neuronowe

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wykorzystanie techniki obliczeń neuronowych do przetwarzania i rozpoznawania sygnałów mowy

Kapusta M., Gajer M., Shomali A.

Pomiary Automatyka Kontrola

2000

R. 46, nr 7

16-18

Sygnał mowy posiada bardzo skomplikowaną naturę, która sprawia że jego zobrazowanie oraz dalsza analiza bez operacji wstępnego przetworzenia sygnałów są trudne i nie zawsze przynoszą pożądane efekty. Wcześniej sygnał mowy przedstawiany był w postaci wideogramów, będących wykresami czasowo-częstotliwościowymi, jednakże analiza tych obrazów nie była łatwa ze względu na ich trudną interpretację. W pracy niniejszej zaproponowano wykorzystanie sieci neuronowej Kohonena do generacji obrazów sygnałów mowy patologicznej, wystepującej u dzieci z rozszczepem podniebienia. Opisano sposób przekształcenia sygnału mowy do postaci macierzy widm chwilowych, stanowiącej zbiór danych wejściowych dla układu sieci neuronowej Kohonena. Następnie omówiono metodę generacji obrazu przez sieć neuronową oraz zaprezentowano przykladowe obrazy pozyskanych sygnałów mowy.

The nature of speech signal is very complicated, that causes that its visualisation and further analysis, without some in intial pre-processing, is very complicated and doesnát always bring the desired effects. Speech signal in most cases in represented by videograms. The analysis of these forms of signal visualisation is not easy because of difficulties in their interpretation. In this article the usage of Kohonen neural network for visualising speech signals uttered by children with a cleft palate was proposed. Speech signal is converted to its spectrum matrices representation, which constitues the input for Kohonen neural network. Further a method for generating a simplified form of speech signal (a poly-line figure) based on the networkásoutput was presented. In addition a method for pathological speech signal recognition was presented. The results based on utterances obtained from children with a cleft palate were presented.