Алимурадов А.К., Тычков А.Ю., Чураков П.П., Артамонов Д.В. «Помехоустойчивый алгоритм определения просодических характеристик речевых сигналов для систем оценки психоэмоционального состояния человека» Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки, № 3, с. 3-16 (2019)

Актуальность и цели. В последнее десятилетие активно развивается направление автоматизированной оценки психоэмоционального состояния человека по речи. В условиях сложной «агрессивной» шумовой обстановки все речевые сигналы в той или иной степени зашумлены. В зависимости от интенсивности и вида шум может значительно исказить результаты оценки психоэмоционального состояния человека. Целью исследования является разработка помехоустойчивого алгоритма определения просодических характеристик речевых сигналов для повышения эффективности оценки психоэмоционального состояния человека. Материалы и методы. В разработке способа использовались: уникальная технология адаптивной декомпозиции нестационарных сигналов – улучшенная полная множественная декомпозиция на эмпирические моды с адаптивным шумом. Программная реализация способа была выполнена в среде математического моделирования © Маtlаb (МаthWоrks). Результаты. Разработан помехоустойчивый алгоритм определения просодических характеристик речи, суть которого заключается в разложении речевого сигнала на информативные шумовые и информативные сигнальные частотные составляющие с помощью улучшенной полной множественной декомпозиции на эмпирические моды с адаптивным шумом; выделении составляющей, содержащей основной тон с последующим определением просодических характеристик. Проведено исследование с использованием верифицированной базы чистых и зашумленных речевых сигналов, зарегистрированной с использованием 220 человек мужского и женского пола в возрасте от 18 до 79 лет с признаками психоэмоциональных расстройств. Выводы. В соответствии с результатами исследований выявлено, что предложенный алгоритм обеспечивает устойчивость к шуму различной интенсивности (отношение сигнал/шум от 0 до 30 дБ) и может тестироваться в реальных условиях «агрессивной» шумовой обстановки в системах оценки психоэмоционального состояния человека.