Загидуллин Ю.Т., Свояков А.С. «Алгоритм автоматического шумоподавления для цифровой системы передачи речи» Морской вестник, № 2, с. 91-93 (2025)

Современные системы радиосвязи работают в условиях сложной помеховой обстановки, во многом обусловленной влиянием средств радиоэлектронной борьбы и высокой загруженностью выделенных частотных каналов. Актуальная задача передачи речевых сообщений как по закрытым, так и по открытым каналам затруднена из-за наличия тональных помех и шума, уровень которого может существенно превышать уровень полезного сигнала. Для повышения работоспособности систем передачи речи необходимо использовать алгоритмы автоматического шумоподавления. Одним из наиболее часто употребляемых методов подавления шума является спектральное вычитание. Он основан на вычислении спектра мощности для каждого сегмента входного сигнала, умноженного на весовую функцию, и вычитании из него спектра мощности зашумленного сигнала. Спектр мощности шума оценивается по сегментам сигнала, в которых речь отсутствует. Особенностью такого метода является возникновение так называемого «музыкального шума», который на слух воспринимается как музыкальные тона, имеющие хаотический порядок. Этот эффект ухудшает разборчивость речи. Для минимизации этого шума используется модифицированный алгоритм спектрального вычитания. Рассмотрим его подробнее. В статье представлен алгоритм автоматического шумоподавления речевых сигналов, основанный на методе спектрального вычитания с ограничением спектрального минимума шума. Авторами предложена доработка этого алгоритма для формирования выходного сигнала в квадратурах для дальнейшего сопряжения с универсальным квадратурным модулятором. Для этого вместо преобразования Гильберта применяется фильтрация в частотной области с помощью ДПФ-фильтра. Создана имитационная модель алгоритма в программе Matlab и проведено исследование эффективности шумоподавления в канале с белым шумом и узкополосной помехой. Оценка эффективности проводилась путем сравнения сегментной ОСШ и уровня узкополосной помехи до применения алгоритма и после этого.

Карлов С.А. «Применение алгоритмов глубокого обучения для решения практических задач АЭ-диагностики» Актуальные проблемы метода акустической эмиссии (АПМАЭ-2021)/ Всероссийская конференция с международным участием: сборник материалов, с. 111-112 (2021)

В последнее время при разработке программного обеспечения в различных областях знаний (компьютерном зрении, распознавании речи и аудиозаписей, обработке естественных языков, робототехнике и др.) все активнее применяется глубокое обучение (Deep Learning – DL), которое показало свою эффективность

Мещеряков Р.В., Душкин А.В., Щербаков В.А., Евсютин О.О. «Подходы к формированию искусственных акустических шумов при обработке слабоструктурированной речевой информации для решения задач безопасности» Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, № 6, с. 30-36 (2025)

Развитие современных технологий обработки слабоструктурированной речевой информации направлено на совершенствование больших языковых моделей за счет изменения структуры систем обработки информации и повышения качества обучающих выборок. Наличие акустических шумов, с одной стороны, является фактором, ограничивающим применимость методов, с другой стороны, на хорошие речевые данные накладываются различные акустические шумы для увеличения объема обучающих выборок. Очевидно, что аудитору необходим очищенный от шумов сигнал, но для автоматической обработки этого не требуется. Ограничения существующих подходов требуют установления более сложных зависимостей с учетом слабой структурированности информации речевого сигнала и формирования метаописания речевого потока. Рассмотрены и классифицированы проблемы на различных уровнях иерархии речевой системы, сделаны выводы о применимости различных методов и алгоритмов обработки речевой информации. Ключевые слова: акустический шум, речевой сигнал, слабоструктурированная информация, обработка, обучающая выборка, языковая модель. DOI: 10.25791/pribor.6.2025.1590

Луничкин А.М., Андреева И.Г., Зайцева Л.Г., Огородникова Е.А. «Индивидуальные различия в слухоречевом контроле при шумовой нагрузке» Акустический журнал, 71, № 3, с. 466-478 (2025)

Проверена гипотеза о том, что изменения параметров речи в шуме (эффект Ломбарда) могут иметь существенные индивидуальные различия, в том числе обусловленные полом и возрастом дикторов. Исследованы характеристики ломбардной речи для 12 дикторов (6 мужчин, 6 женщин; возрастные группы: 25–35 и 55–59 лет). Выполняли запись речи, состоящей из отдельных двусложных слов с ударными гласными звуками [а], [i], [u], в тишине и на фоне шума многоголосия уровнем 60 и 72 дБ(А). Определяли изменения частоты основного тона (ΔF0) и интенсивности (ΔI) голоса в шуме по сравнению с тишиной. Показана разница в ΔF0 голоса мужчин и женщин в шуме 60 дБ. В группах дикторов молодого и среднего возраста были выявлены различия в Δ F0 и Δ I для шума 72 дБ. Независимо от пола и возраста выделено два типа дикторов, речь которых различается по ΔF0 и ΔI при обоих уровнях шума. Для дикторов первого типа в шуме многоголосия ΔF0 голоса было равно 23 и 57 Гц для уровней 60 и 72 дБ, соответственно, а для второго типа – 16 и 23 Гц. Для дикторов первого типа ΔI равнялось 8 и 16 дБ, а для второго типа – 6 и 10 дБ. Различия в изменениях характеристик, полученные при сравнении ломбардной речи с обычной, могут определяться бо'льшим влиянием произвольного слухоречевого контроля для дикторов второго типа.

Клешнев Е.А., Ляксо Е.Е. «Акустические и перцептивные характеристики эмоциональной речи подростков 12–14 лет с интеллектуальными нарушениями и типичным развитием: сравнительный анализ» Акустический журнал, 71, № 4, с. 609-616 (2025)

Цель исследования – изучение проявления эмоциональных состояний в речи типично развивающихся подростков и подростков с интеллектуальными нарушениями. Анализировали эмоциональную речь 25 подростков при произнесении текстов бессмыслиц в эмоциональных состояниях “радость–нейтральное–печаль–гнев–страх”. Спектрографический анализ речи детей проводили в программе “Cool Edit Pro 2.0”. Считали: длительность; значения частоты основного тона; минимальные и максимальные значения частоты основного тона; диапазон частот основного тона; значения интенсивности частоты основного тона по фразе, ударному слову и ударному гласному. Проводили перцептивный эксперимент с участием 10 взрослых аудиторов. Выявлены различия в акустических характеристиках эмоциональной речи типично развивающихся подростков и подростков с интеллектуальными нарушениями: по длительности слов и гласных; минимальным значениям частоты основного тона слов и гласных. По результатам перцептивного эксперимента показано, что типично развивающиеся подростки лучше проявляют состояния печали и гнева в голосе по сравнению с подростками с интеллектуальными нарушениями.