Дворянкин С.В. «Лабораторный комплекс «Образный анализ и защита речевой информации в интеллектуальных системах»» Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, № 6, с. 66-72 (2023)

Проблема обеспечения безопасности межличностных коммуникаций посредством защиты сопровождающей их аудиовизуальной информации остаётся весьма актуальной. Одним из эффективных направлений ее решения видится в использовании интеллектуальных систем с процедурами взаимного преобразования (конверсии), анализа и обработки массивов аудио и видео данных без потери их информативного содержания, что подтверждается ростом количества публикаций по этой тематике за последние годы. Все это обусловило необходимость создания лабораторного комплекса с одной стороны как практикума для применения в учебном процессе и с другой как стенда для тестирования разрабатываемых и предлагаемых новых научных подходов и решений. Основная идея, реализованная в комплексе в виде базовых лабораторных работ, состоит в преобразовании акустического речевого сигнала в графические образы динамических спектрограмм, применения к последним прогрессирующих и эффективных методов цифровой обработки изображений и интеллектуального визуального анализа данных с последующим обратным переходом к волновой форме сигнала для решения той или иной задачи защиты и обработки акустической речевой информации. Состав комплекса может уточняться и расширяться с учетом интересов обучаемых, требований программ преподаваемых дисциплин и форм обучения, результатов научных исследований. Одним из преимуществ предложенного комплекса является наличие игровой компоненты, мотивирующей обучаемых к самостоятельным исследованиям в предметной области, глубокому освоению материала и качественному выполнению лабораторных работ.

Луничкин А.М., Андреева И.Г., Зайцева Л.Г., Гвоздева А.П., Огородникова Е.А. «Изменение спектральных характеристик гласных звуков в русской речи на фоне шума» Акустический журнал, 69, № 3, с. 340-350 (2023)

В контексте проблемы слухового анализа сложной сцены исследованы акустические характеристики русской речи в условиях шума многоголосия и проявления эффекта Ломбарда. Сравнивали спектры ударных гласных звуков [a], [u], [i] в словах, произнесенных шестью женщинами в тишине и на фоне диотически предъявляемого речеподобного шума уровня 60 дБ, имитирующего многоголосие. В шуме, по сравнению с тишиной, получили повышение частоты основного тона голоса (F₀) и первой форманты (F₁) для всех выделенных гласных. Общей закономерности в изменениях второй форманты (F₂) обнаружено не было. При произнесении гласного звука [i] в шуме F₂ понижалась у всех дикторов, при произнесении гласных звуков [u] и [а] она могла как понижаться, так и повышаться. Таким образом, в основном характер выявленных изменений спектральных характеристик гласных звуков русской речи в шуме соответствовал особенностям ломбардной речи для ряда европейских и азиатских языков. При этом впервые была показана обратно пропорциональная зависимость между F₀ диктора в тишине и ее изменениями в шуме: чем выше F₀ в тишине, тем меньше ее увеличение на фоне шума. Выявленные спектральные изменения отражают процессы адаптивной коррекции артикуляции, направленные на выделение голоса диктора и повышение разборчивости его речи на фоне речеподобного шума. Ключевые слова: акустика речи, шум многоголосия (речеподобный), слухоречевой контроль, эффект Ломбарда, речевая коммуникация, характеристики голоса DOI: 10.31857/S032079192110018X

Зверев В.А., Диденкулов И.Н., Голубев В.Н. «К вопросу о равной громкости звуков разных частот» Акустический журнал, 69, № 3, с. 386-387 (2023)

Обсуждаются кривые равной громкости звуков разных частот и частотные характеристики слуха. Показано, что кривые равной громкости не описывают частотную характеристику слуха и применимы только к тональным сигналам. Частотная характеристика слуха является адаптивной к спектру звука. Для музыки формируется широкополосная частотная характеристика, для речи используется частотная характеристика с подавлением низких частот. Ключевые слова: кривые равной громкости, слух, частотная характеристика, адаптивность DOI: 10.31857/S0320791923600336