Хитров М.В., Васильев А.Ю. «Статистические языковые особенности и их гендерные различия на примере литовского языка» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 7-11 (2014)

Выявлены речевые особенности, позволяющие решать задачи автоматической идентификации языка и идентификации диктора. Предложен метод, использующий статистические параметры, характеризующие мелодический контур фраз исследуемого языка.

Киселёв В.В., Ткаченя А.В., Хитров М.В. «Исследование каналонезависимых информативных признаков» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 12-17 (2014)

Исследованы информативные признаки речи с целью формирования каналонезависимого пространства признаков для повышения эффективности функционирования системы распознавания дикторов. Экспериментально определен оптимальный набор каналонезависимых информативных признаков для решения задачи выявления сходства между фонограммами на основе метода динамического программирования.

Томашенко Н.А., Хохлов Ю.Ю. «Исследование проблемы сбалансированности данных при построении акустических моделей систем автоматического распознавания речи» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 17-22 (2014)

Исследована проблема сбалансированности данных при обучении акустических моделей для автоматического распознавания речи. Предложена метрика, позволяющая при кластеризации состояний трифонов явно учитывать влияние количества данных в кластере. Экспериментально доказано, что использование такого подхода позволяет повысить качество распознавания речи.

Черных Г.А., Кореневский М.Л., Левин К.Е., Пономарева И.А., Томашенко Н.А. «Кроссвалидационный контроль состояний при обучении акустических моделей систем автоматического распознавания речи» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 23-28 (2014)

Предложен метод, позволяющий при обучении скрытых марковских моделей, входящих в состав систем автоматического распознавания речи, оптимизировать число компонентов в гауссовых смесях состояний. Применение метода повышает качество и скорость распознавания речи системой.

Чистиков П.Г., Хомицевич О.Г., Рыбин С.В. «Статистические методы автоматического определения мест и длительности пауз в системах синтеза речи» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 28-32 (2014)

Рассмотрены статистические методы определения местоположения и длительности пауз в системе синтеза речи. Применение таких методов позволяет добиться лучших результатов по сравнению с использованием алгоритмов, основанных на правилах.

Алейник С.В., Столбов М.Б. «Оценка временного сдвига между аудиосигналами с использованием их огибающих» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 33-39 (2014)

Предложен метод оценки временного сдвига между акустическими сигналами, записанными в условиях реверберации и нелинейных искажений, базирующийся на оценке кросскорреляции временных огибающих сигналов, проведено его сравнение с другими методами оценки временного сдвига.

Алейник С.В., Столбов М.Б. «Стохастичность акустических сигналов и ее оценивание» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 40-47 (2014)

Проанализированы способы оценки стохастичности речевых сигналов. Результаты моделирования показали, что предложенный способ оценки превосходит известные по качеству – оценки имеют меньшее смещение и дисперсию.

Бибиков С.В., Матвеев Ю.Н., Семенов Н.Н. «Оценка функциональной безопасности обнаружения виброакустического сигнала приближающегося поезда» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 47-52 (2014)

Исследована функциональная безопасность обнаружения виброакустического сигнала приближающегося поезда методом энергетического обнаружителя. Найдено нижнее значение порога обнаружения исходя из предложенной вероятности ложной тревоги, доказана достаточность применения разработанного метода обнаружения приближающегося поезда для бесстыковых путей.

Столбов М.Б., Татарникова М.Ю. «Разделение речи целевого и сторонних дикторов с использованием двухмикрофонной системы» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 53-57 (2014)

Рассмотрен метод разделения речи целевого и сторонних дикторов с помощью обработки сигналов двух симметричных микрофонов, ориентированных в противоположных направлениях. Алгоритм обработки обеспечивает пространственное разделение дикторов.

Булгакова Е.В., Краснова Е.В. «Экспертные системы и методы идентификации диктора» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 58-63 (2014)

Проанализированы методы проведения фонографической экспертизы. Рассмотрено используемое в целях идентификации диктора программное обеспечение. Описывается звуковой редактор SIS II.

Дырмовский Д.В., Коваль С.Л., Хитров М.В. «Концепция системы национального фоноучета и голосового биометрического поиска» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 63-70 (2014)

Представлена концепция системы национального фоноучета и голосового биометрического поиска.

Матвеев Ю.Н., Шулипа А.К. «Анализ возможности применения методов машинного обучения на основе многообразий в задачах распознавания дикторов» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 70-76 (2014)

Исследованы особенности применения методов обучения на основе многообразий, широко используемых в приложениях по распознаванию изображений, для решения задач распознавания личностей по голосу (дикторов). Проанализированы результаты экспериментов по использованию таких методов.

Новосёлов С.А., Сухмель В.А., Шолохов А.В., Пеховский Т.С. «Применение dtw-метода для мультисессионного обучения скрытых марковских моделей в задаче текстозависимой верификации диктора» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 77-84 (2014)

Представлен метод обучения скрытых марковских моделей по нескольким вариантам произнесения парольной фразы с помощью алгоритма динамического временного выравнивания сигналов. Метод позволяет создавать точные статистические модели речевых сигналов и снижать вероятность возникновения ошибок верификации.

Щемелинин В.Л., Симончик К.К. «Исследование устойчивости голосовой верификации к атакам, использующим систему синтеза» Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 57, № 2, с. 84-88 (2014)

Проанализирована устойчивость современных методов верификации к взлому при помощи гибридной системы синтеза речи на основе технологий Unit Selection и скрытых марковских моделей. Представлен метод взлома, обеспечивающий достижение ошибки ложного пропуска в 98–100 % случаев при большом объеме обучающей базы; метод может быть автоматизирован при сопряжении с автоматической системой распознавания речи.