Смирнова Н.С., Хитров М.В. «Фонетически представительный текст для фундаментальных и прикладных исследований русской речи» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 56, № 2, с. 5-10 (2013)

Приведен фонетически представительный текст, разработанный с применением новейших достижений в области лингвистических технологий. Полнота покрытия текстом фонетических единиц русской речи позволяет использовать его при формировании речевых корпусов для разработки и оценки экспертных и автоматических речевых систем различного назначения.

Алейник С.В., Столбов М.Б. «Подавление акустических помех аудиоустройств с использованием асинхронного опорного сигнала» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 56, № 2, с. 11-18 (2013)

Предложен метод двухканального шумоподавления для случая записи помехи, взятой из стороннего источника. Рассмотрены детали реализации разработанного метода, приведено сравнение его эффективности с эффективностью методов адаптивной компенсации помех.

Алейник С.В., Симончик К.К. «Алгоритмы выделения типовых помех и искажений в речевых сигналах» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 56, № 2, с. 18-24 (2013)

Исследованы способы выделения типовых аддитивных помех в системах обработки речевых сигналов. Проведена экспериментальная оценка влияния того или иного детектора помех на эффективность системы верификации диктора. Предложены усовершенствованные алгоритмы выделения помех.

Бибиков С.В., Маркисонов М.Е., Панасюк С.А. «Современная мобильная система оповещения о приближении поездов» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 56, № 2, с. 24-28 (2013)

Проанализированы системы оповещения работников путевых бригад о приближении подвижного состава. Проведен сравнительный анализ предложенной авторами мобильной системы оповещения и зарубежных систем.

Соломенник А.И., Чистиков П.Г., Рыбин С.В., Таланов А.О., Томашенко Н.А. «Автоматизация процедуры подготовки нового голоса для системы синтеза русской речи» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 56, № 2, с. 29-32 (2013)

Предложены методика и средства автоматизации процедуры создания голоса заданного диктора для работы в системе синтеза речи VitalVoice. Реализованный алгоритм автоматизированной подготовки голоса включает несколько этапов: выбор текстового материала, запись речи с оперативным контролем параметров записи, создание размеченной звуковой базы, настройка параметров подбора элементов.

Чистиков П.Г., Корольков Е.А., Таланов А.О., Соломенник А.И. «Гибридная технология синтеза речи на основе скрытых марковских моделей и алгоритма Unit Selection» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 56, № 2, с. 33-38 (2013)

Рассматриваются особенности построения системы синтеза русской речи с использованием двух наиболее распространенных подходов – статистического, на основе скрытых марковских моделей, и конкатенативного, на основе алгоритма Unit Selection. Для решения задачи моделирования интонации разработана методика создания модели голоса русскоязычного диктора. Эксперименты показывают повышение естественности звучания синтезируемой речи.

Соломенник А.И., Таланов А.О., Соломенник М.В., Хомицевич О.Г., Чистиков П.Г. «Оценка качества синтезированной речи: проблемы и решения» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 56, № 2, с. 38-42 (2013)

Рассмотрены различные аспекты проблемы оценки результатов работы систем синтеза речи. Приведен краткий обзор существующих методик оценки качества.

Хомицевич О.Г., Рыбин С.В., Аничкин И.М. «Использование лингвистического анализа для нормализации текста и снятия омонимии в системе синтеза русской речи» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 56, № 2, с. 42-46 (2013)

Исследована проблема разрешения неоднозначности прочтения различных элементов при работе системы синтеза русской речи по тексту VitalVoice. Описываются особенности использования морфологического и синтаксического анализа при расшифровке сокращений и специальных знаков, а также снятии омонимии (омографии). Данные экспериментов свидетельствуют о том, что выбранные методы позволяют правильно прочесть более 95% сложных элементов естественного текста.

Матвеев Ю.Н. «Исследование информативности признаков речи для систем автоматической идентификации дикторов» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 56, № 2, с. 47-51 (2013)

Исследуется информативность речевых признаков наиболее популярных при создании автоматических систем идентификации дикторов. Эксперименты проводились на речевой базе данных, собранной в различных акустических условиях (широком диапазоне отношений сигнал/шум и уровней реверберации) и с использованием различных каналов записи.

Пеховский Т.С., Сизов А.Ю. «Сравнение различных смесей гауссовых PLDA -моделей в задаче текстонезависимого распознавания диктора» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 56, № 2, с. 51-61 (2013)

Исследуется актуальность использования классической смеси PLDA-моделей c распределением Гаусса в качестве априорного в пространстве i-векторов для задачи верификации диктора. Исследуются условия эксперимента, в которых это использование выгодно при существующих ограничениях размеров обучающих баз. Показано, что в рамках кроссканальной задачи использование смеси двух PLDA-моделей эффективнее, чем традиционная схема с использованием одной PLDA-модели.

Ткаченя А.В., Давыдов А.Г., Киселёв В.В., Хитров М.В. «Классификация эмоционального состояния диктора с использованием метода опорных векторов и критерия Джини» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 56, № 2, с. 61-66 (2013)

Исследована эффективность применения критерия Джини для формирования пространства признаков SVM-классификатора. Приведены результаты экспериментального определения оптимального набора информативных признаков и построения классификатора.

Дырмовский Д.В., Коваль С.Л. «Особенности человеко-машинного интерфейса современных систем биометрической идентификации» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 56, № 2, с. 66-74 (2013)

Обоснованы требования к организации человеко-машинного интерфейса для современных систем автоматической и автоматизированной идентификации личности, основанных на анализе биометрических признаков.

Матвеев Ю.Н. «Оценка доверительного интервала общего решения ансамбля классификаторов» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 56, № 2, с. 74-79 (2013)

Предложен алгоритм оценки доверительного интервала общего решения ансамбля классификаторов, выходом каждого из которых является логарифмическое отношение правдоподобия.