Ланэ М.Ю., Локшин Г.А. «Пути повышения разборчивости речи в крупных соборных мечетях» Защита от повышенного шума и вибрации: Сборник докладов V всероссийской научно-практической конференции с международным участием, 18–20 марта 2015 г., СПб, с. 372-377 (2015)

Основным требованием к акустике мечетей является обеспечение достаточной разборчивости речи, когда люди четко и без напряжения понимают содержание читаемых молитв. Однако при использовании в интерьере исключительно жестких звукоотражающих материалов (штукатурка, камень, лепной декор) помещение характеризуется высокой гулкостью. Это затрудняет обеспечение достаточной разборчивости даже при использовании звукоусиления, которое повсеместно применяется в крупных мечетях. Решение данной задачи может быть связано с применением в интерьере мечетей звукопоглощающих материалов, а также с использованием в составе систем звукоусиления узконаправленных акустических систем. На примере крупной соборной мечети, акустические показатели которой были предварительно измерены, показана возможность реализации этих двух подходов. Их эффективность определялась в ходе расчетов, выполненных методом компьютерного моделирования. Полученные результаты свидетельствуют о возможности обеспечения достаточной разборчивости речи в мечетях, имеющих изначально очень большие значения времени реверберации.

Бутыльский Ю.Т., Зернов П.С. «Методы анализа акустического сигнала при гибридной обработке речи» Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. II Международная научно-техническая и научно-методическая конференция, Санкт-Петербург, 27–28 февраля 2013 г., с. 82-86 (2013)

Технология голосовой телефонии VoIP в настоящее время нашла свое широкое применение при передаче речи в сети Интернет. Но наряду с этим существует и другой подход, основанный на использовании при передаче голоса словарей на приемной и передающей сторонах. Этот подход базируется на методе гибридной компрессии, который предполагает анализ характеристик акустического сигнала.

Аграновский А.В., Леднов Д.А., Телеснин Б.А. «Сегментация речи (математическая модель)» Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана (Электронный ресурс), № 5, с. 2 (2006)

Предложена математическая модель сегментации речи в приложении к системам распознавания речи. Предполагается, что процесс передачи речи является марковским для величин основного тона, огибающей и распределения формант. Это позволяет использовать уравнения Колмогорова для вычисления условных вероятностей названных величин.

Корсун О.Н., Яцко А.А., Финаев И.М., Чучупал В.Я. «Экспериментальное исследование влияния акустических помех разных видов на результаты автоматического распознавания речевых команд» Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана (Электронный ресурс), № 1, с. 103-114 (2013)

Представлена оценка характеристик распознавания речевых команд системой автоматического распознавания речи, основанной на методе скрытых марковских моделей. Исследования проводились в следующих условиях: в лаборатории при отсутствии акустических шумов и помех; при воздействии акустических помех разных видов. Научная новизна представленных результатов заключается в получении объективных количественных оценок дикторонезависимости и помехоустойчивости малословарной системы распознавания, основанной на марковских моделях, а также в разработке рекомендаций по улучшению характеристик распознавания. Предложено дальнейшее развитие методик, разработанных авторами ранее для оценивания влияния пилотажных перегрузок на характеристики речи и ее автоматическое распознавание.

Симончик К.К., Галинина О.С., Капустин А.И. «Алгоритм обнаружения речевой активности на основе статистик основного тона в задаче распознавания диктора» ResearchGate, с. https://www.researchgate.net/publication (2010)

A modification of the voice activity detection (VAD) based on pitch statistics is proposed for improving speaker recognition performance. Comparison of two approaches for the VAD choice for phonogram preprocessing is presented. The first approach is a modification of pitch statistics VAD, the second one represents the simple energy-based scheme. A quantitative measurement of verification system quality is also presented. The experimental results show that the proposed VAD essentially improves the performance of the speaker recognition systems.

Кравцов С.А., Топников А.И., Приоров А.Л. «Оценка значимости акустических признаков в задаче детектирования голосовой активности» Цифровая обработка сигналов, № 2, с. 9-13 (2016)

Проведена оценка значимости меры спектральной плоскостности, мелчастостных кепстральных коэффициентов и гамматончастотных кепстральных коэффициентов в задаче детектирования голосовой активности. Для оценки значимости признаков использовался метод на основе решающих деревьев и сравнение значений площадей под ROC-кривыми для классификаторов, использующих метод опорных векторов, персептрон и метод ближайших соседей. Оценена точность классификации как в случае использования всех анализируемых коэффициентов, так и для выделенных наиболее значимых признаков.

Алешин Т.С., Редько А.Ю. «Принципы подготовки баз речевых данных для задачи распознавания эмоционального окраса речи человека по речевому сигналу» Современные наукоемкие технологии, № 6-2, с. 229-233 (2016)

Аффективные вычисления – это одна из самых развивающихся областей в сфере исследований взаимодействия человека и вычислительных машин. Одной из составных его частей является распознавание эмоций по речи человека. На сегодняшний день представлено множество алгоритмов распознавания эмоций, однако пока не существует общих требований для составления обучающей и тренировочной базы данных. В работе рассмотрены виды баз данных, эмоциональные типы и их количество, применяемые для задач распознавания эмоций по речевому сигналу человека, а также предложен вариант составления универсальной базы данных для обучения и тренировки алгоритма распознавания. Интересной задачей при распознавании является выбор и построение классификатора для получения наиболее высокого процента точности распознавания эмоций.

Акинфиев Н.Н., Угер В.Г. «Идентификация моделей и оценивание параметров речевого сигнала» Акустический журнал, 24, № 1, с. 147-148 (1978)

Доклад на научной сессии Объединенного научного совета АН СССР по комплексной проблеме "Физическая и техническая акустика".

Бондарко Л.В. «Требование к акустическому описанию сигнала, предъявляемого языком» Акустический журнал, 24, № 1, с. 149 (1978)

Доклад на научной сессии Объединенного научного совета АН СССР по комплексной проблеме "Физическая и техническая акустика".

Бром Н.С., Галунов В.И., Федорович В.Н., Якушенков Г.А. «Проблемы и перспективы развития исследований в области акустики речи» Акустический журнал, 24, № 1, с. 149-150 (1978)

Доклад на научной сессии Объединенного научного совета АН СССР по комплексной проблеме "Физическая и техническая акустика".

Величко В.М., Загоруйко Н.Г. «Проблема построения систем понимания речи» Акустический журнал, 24, № 1, с. 150-151 (1978)

Доклад на научной сессии Объединенного научного совета АН СССР по комплексной проблеме "Физическая и техническая акустика".

Галунов В.И. «Акустические аспекты речеобразования» Акустический журнал, 24, № 1, с. 151-152 (1978)

Доклад на научной сессии Объединенного научного совета АН СССР по комплексной проблеме "Физическая и техническая акустика".

Кожевников В.А., Чистович Л.А. «О природе слуховых признаков речевого сигнала» Акустический журнал, 24, № 1, с. 152-153 (1978)

Доклад на научной сессии Объединенного научного совета АН СССР по комплексной проблеме "Физическая и техническая акустика".

Трунин-Донской В.Н. «Проблема построения практических систем автоматического распознавания речи» Акустический журнал, 24, № 1, с. 153-155 (1978)

Доклад на научной сессии Объединенного научного совета АН СССР по комплексной проблеме "Физическая и техническая акустика".

Скляров О.П. «О речеобразовании как процессе самоорганизации» Акустический журнал, 41, № 4, с. 662 (1995)

Доклад на Третьей научной сессии Российского акустического общества.

Скляров О.П. «Синергетическая модель нейрона и некоторые особенности акустического речевого сигнала» Акустический журнал, 41, № 4, с. 663 (1995)

Доклад на Третьей научной сессии Российского акустического общества.

Мурашов Е.М. «Учет положения в закрытом помещении источника речевой информации в мероприятиях по защите информации от утечки по акустоэлектрическому каналу» Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана (Электронный ресурс), № 11, с. 5 (2009)

С использованием метода конечных элементов определено влияние расположения источника звука в закрытом помещении на пространственное распределение акустического давления.