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.

Палюх Б.В., Зыков И.И. «Программные средства вейвлет-фрактально-корреляционного метода обнаружения объектов космического мусора» Программные продукты и системы, № 4, с. 414-417 (2018)

Освоение космического пространства в значительной мере зависит от обеспечения безопасности орбитальных космических аппаратов от воздействия космического мусора, потенциальным источником которого может быть каждый спутник, космический зонд или пилотируемая миссия. В статье представлен метод обнаружения различных объектов космического мусора. На первом этапе изображения космического пространства, полученные от оптико-электронного прибора, размещенного на космическом аппарате, преобразуются в полутоновые изображения, которые в дальнейшем обрабатываются при помощи вейвлет-преобразований. Затем для полученных результатов проводятся операции бинаризации и заполнения отверстий, формируются минимальные прямоугольные области, накрывающие предполагаемые объекты космического мусора. В итоге для этих областей формируются статистики в виде максимальных собственных значений автокорреляционных матриц и фрактальных размерностей для принятия решения об обнаружении объектов космического мусора по критерию Неймана–Пирсона. Полученные результаты показывают, что объекты космического мусора могут быть успешно обнаружены.