Оптимизация параметров базовой вейвлет-функции для построения признакового описания речевых сигналов

Abstract

Одной из актуальных задач обработки речевых сигналов является их классификация, и, в частности, классификация фонем русского языка.Методы решения данной задачи, в основном, состоят из двух этапов – первичной обработки сигнала с целью построения его признакового описания, и непосредственной классификации акустических сигналов [1]. В первом случае используются традиционные методы спектрального анализа на основе преобразования Фурье, например мелчастотный кепстральный анализ, во втором – нелинейные классификаторы. Одним из главных недостатков такого подхода является тот факт, что для анализа неоднородных акустических сигналов применяется одинаковый метод первичного анализа, в то время как акустический сигнал может состоять из множества участков, которые отличаются внутренней структурой в силу различных механизмов образования, задействованных для их получения.