Кравчук Д.А., Переселков С.А., Грачев В.И. «Идентификация эмоционального состояния по амплитудно-частотным характеристикам речевого сигнала» Радиоэлектроника. Наносистемы. Информационные технологии, 18, № 1, с. 61-70 (2026)

Ключевые слова: психоэмоциональное состояние, оператор, мониторинг функционального состояния, речевой сигнал, амплитудно-частотные характеристики, вейвлет-преобразование, частотные компоненты, статистический анализ, информативные признаки, распознавание эмоций

Сергеев И.С., Балакирев Н.Е. «Универсальный метод восстановления звуковых сигналов из сжатого структурированного представления» Труды Московского авиационного института, № 5(144), с. https://trudymai.ru/published.php?ID=186307 (2025)

Описывается метод восстановления и воспроизведения звуковых сигналов, представленных в сжатом структурированном виде. Основной задачей является реализация универсального механизма восстановления звукового потока в оперативной памяти и его последующего воспроизведения в реальном времени, независимо от применённой схемы оптимизации. Разработанная программная система обеспечивает загрузку сжатых файлов собственных форматов CUWAV, преобразование их содержимого в звуковой поток формата WAV, передачу потока в звуковое устройство и визуализацию сигнала в виде масштабируемой осциллограммы. Предложенный метод позволяет использовать систему в качестве универсального расширяемого модуля в составе технических комплексов анализа, мониторинга или архивации звуковых данных

Сукачев А.И., Домрачев Р.С., Сукачева Е.А. «Нейросетевой подход к обнаружению акустических сигналов беспилотных летательных аппаратов на основе трансферного обучения» Радиотехника, 90, № 4, с. 84-94 (2026)

Постановка проблемы. Широкое распространение беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) обуславливает необходимость создания надежных систем обнаружения. Существующие на сегодняшний день радиолокационные и оптические методы обнаружения беспилотных летательных объектов обладают такими существенными недостатками, как высокая стоимость, зависимость от погодных условий и видимости, а также проблемы с детектированием малогабаритных дронов. Акустическое обнаружение представляет собой перспективную пассивную технологию, независящую от этих ограничений. Однако при создании точных акустических моделей разработчики сталкиваются с «хроническим дефицитом» размеченных данных о звуках БПЛА и наличием интенсивных фоновых шумов различной природы. Кроме того, имеет место эффект так называемого дисбаланса классов в тренировочных данных - если примеров с дронами значительно меньше, чем фоновых записей, то происходит смещение алгоритмов в сторону мажоритарного класса и их эффективность при обнаружении именно целевых объектов резко снижается. Цель. Представить построенный на основе трансферного обучения нейросетевой подход к обнаружению БПЛА по акустическому сигналу, обеспечивающий высокую точность в условиях ограниченных данных и фоновых шумов. Результаты. Предложен подход на основе трансферного обучения с предобученной моделью YAMNet. Для устранения дисбаланса классов использованы аргументация данных и взвешенная функция потерь. Выполнена оптимизация гиперпараметров методом поиска по сетке. Проведено экспериментальное исследование разработанного метода, результаты которого показали стабильный рост F1-меры, что подтверждает работоспособность модели в условиях с высокой шумовой обстановкой. Показано, что данное решение предназначено для интеграции в комплексы безопасности в качестве надежного пассивного канала обнаружения, особенно в условиях ограниченной видимости. Практическая значимость. Результаты исследования могут быть использованы при проектировании систем обнаружения БПЛА акустическим методом.

Науменко А.П., Кудрявцева И.С. «О восстановлении дискретизированных акустических сигналов» Контроль. Диагностика, 29, № 5, с. 14-32 (2026)

Проведены имитационные исследования по выявлению закономерностей взаимосвязи частоты дискретизации гармонического и полигармонического процессов и их числовых и функциональных характеристик. Для сравнения сигналов были выбраны коэффициент корреляции Пирсона, коэффициенты гармонических и нелинейных искажений, погрешность восстановления спектральных составляющих в спектре сигнала. Путем сопоставления характеристик эталонного и исследуемого сигналов установлено, что для обеспечения погрешности восстановления спектральных составляющих во всем частотном диапазоне менее 1% частоту дискретизации необходимо выбирать не менее чем в 30 раз выше максимальной частоты в спектре сигнала. Полученные данные актуальны при цифровом и аналого-цифровом преобразованиях и цифровой обработке акустических, виброакустических, акустико-эмиссионных сигналов, а также некоторых других, например кардиограмм.

Мартынюк В.Д., Рыбников Д.А., Сукачев А.И., Сукачева Е.А. «Программно-аппаратный комплекс обнаружения и идентификации беспилотных летательных аппаратов» Вестник Воронежского государственного технического университета, 20, № 3, с. 97-102 (2024)

Представлена разработка программно-аппаратного комплекса обнаружения и идентификации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Парадигма использования таких устройств внедряется все больше и больше во все сферы общественной жизнедеятельности. Именно поэтому такие программно-аппаратные комплексы необходимы для эффективного выявления угрозы, которую может предоставить БПЛА. В статье рассмотрен акустический метод обнаружения дронов, а именно разработка микрофонной решетки на основе высокочувствительных цифровых микрофонов модели INMP441, в сочетании с использованием искусственного интеллекта. Применение систем на основе акустического метода обнаружения позволяет выявлять БПЛА даже в режиме радиомолчания, причем с большей скоростью обнаружения в отличии от радиолокационного и радиотехнического методов контроля. В статье также рассмотрены плюсы и минусы акустического метода контроля. Для разработки системы использовались: ПЛИС (программируемая логическая интегральная схема) модели ZYNQ 7010, микрофонная решетка, фреймворк Qt и сетевой протокол TCP/IP. В заключении было выявлено, что данный программно-аппаратный комплекс позволяет решить проблему эффективного обнаружения БПЛА, а также способен внедряться в уже имеющиеся крупные охранные системы как отдельный модуль