Абрамов Г.В., Коробова Л.А., Матыцина И.А. «Информационная система распознавания и обработки звуковых сигналов» Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики. Сборник трудов Международной научной конференции. Воронеж, 12–14 декабря 2013 г., с. 3-6 (2014)

Абрамов Г.В., Коробова Л.А., Матыцина И.А., Лупенко Л.В. «Использование спектрального анализа для распознавания звуковых записей» Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики. Сборник трудов Международной научной конференции. Воронеж, 12–15 сентября 2016 г., с. 51-52 (2016)

Бардаков В.В., Елизаров С.В., Барат В.А., Терентьев Д.А., Шиманский А.Г. «UNISCOPE. Расширение границ метода АЭ» Актуальные проблемы метода акустической эмиссии (АПМАЭ-2018): сборник материалов, Тольятти, 28 мая – 01 июня 2018 года, с. 39-40 (2018)

Конкуренция и постоянное развитие технических средств диктуют высокие требования, предъявляемые к современным приборам неразрушающего контроля. Для ряда актуальных на данный момент технических приложений особый интерес представляют интегрированные, многофункциональные приборы, применение которых может охватывать целый ряд задач. Дополнительными требованиями к ним являются аккумуляторное питание, во время проведения измерений, высокая точность измерений и простота в обращении. Прибором, сочетающим в себе все вышеуказанные качества, является UNISCOPE, разработанный компанией «Интерюнис-ИТ».

Комаров А.Г. «Программное обеспечение для обработки данных АЭ испытаний» Актуальные проблемы метода акустической эмиссии (АПМАЭ-2018): сборник материалов, Тольятти, 28 мая – 01 июня 2018 года, с. 41-43 (2018)

Костенко П.П., Терентьев Д.А., Барат В.А. «Анализ данных акустической эмиссии при помощи искусственных нейронных сетей» Актуальные проблемы метода акустической эмиссии (АПМАЭ-2018): сборник материалов, Тольятти, 28 мая – 01 июня 2018 года, с. 151 (2018)

Бутусов О.Б., Параев С.А. «Применение вейвлет-анализа для очистки от шумов сигналов акустической эмиссии» Актуальные проблемы метода акустической эмиссии (АПМАЭ-2018): сборник материалов, Тольятти, 28 мая – 01 июня 2018 года, с. 167-168 (2018)

Балакирев Н.Е., Нгуен Хоанг Зуй, Малков М.А., Фадеев М.М. «Структуризация и качественное рассмотрение звукового потока в системе синтеза и анализа речи» Программные продукты и системы, № 4, с. 768–776 (2018)

Множество подходов к распознаванию речи не исключает и новых взглядов на процесс и реализацию распознавания. В данной работе рассматривается именно этот взгляд на проблему. Освещается идея нового подхода, хотя на его основе уже получено множество практических результатов. Собственно, практические результаты обусловили пересмотр основных концепций структуризации звукового потока сигналов и дальнейшее переосмысление инструментария, в основе которого лежит традиционная осциллограмма. Важнейшим модельным представлением стало введение структурной матрицы. Обоснованность такого введения продемонстрирована на примере обработки отдельно взятой фонемы. Структурные матрицы позволяют определить прежде всего информационное содержание звукового потока на разных уровнях и с разными целями распознавания: распознавание фонемы, голоса конкретного человека, тональности речи и даже тональности фонем Юго-Восточной Азии. Структурные матрицы – особый вид модельного представления, по существу они показывают качественную картину входного потока сигналов. Систематизация потока через структуру позволяет легче определять содержание составляющих элементов, прежде всего речи. Что касается визуального представления потока сигналов, то существенным шагом стала возможность масштабирования в любых пределах с использованием графического процессора для такой реализации. Работа инструментария заключается в анализе и синтезе содержания речи. Отсюда и два направления обработки: формирование моделей структур из оцифрованного сигнала и обратное преобразование таких структур в звуковой поток. Наличие представленного инструментария существенно ускорило процесс исследования информационного содержания волн, позволило расширять набор необходимых функций для обеспечения экспериментов через механизм подключения DLL и виртуальных кнопок. Инструмент может применяться для любых видов сигналов, связанных с колебаниями.