Диссертация на соискание академической степени




НазваниеДиссертация на соискание академической степени
страница1/14
Дата публикации30.08.2013
Размер0.66 Mb.
ТипДиссертация
exam-ans.ru > Информатика > Диссертация
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   14
МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего профессионального образования

«Ижевский государственный технический университет

имени М.Т. Калашникова»

К защите
Руководитель направления

______________________

«____»__________20___г.


Ешкеев Никита Станиславович

АВТОМАТИЗАЦИЯ СЕГМЕНТАЦИИ ЦИФРОВОГО РЕЧЕВОГО СИГНАЛА ПО ТИПУ ВОЗБУЖДЕНИЯ

ПРИЛОЖЕНИЯ
231000.68 – Программная инженерия
231000.68-2 – Системы мультимедиа и компьютерная графика

Диссертация на соискание академической степени

магистра

Магистрант

____________________________
Научный руководитель

________________(Архипов И.О.)

Руководитель программы

________________(Мурынов А.И.)

Ижевск 2013

РЕФЕРАТ

Данная магистерская диссертация содержит введение, 5 глав и заключение, изложенных на 99 страницах машинописного текста. В работу включены 23 рисунка, 2 таблицы, список литературы из 18 наименований. В приложениях представлено руководство пользователя и фрагмент исходного кода.

Во введении описываются основные моменты текущего положения направления цифровой обработки сигналов. Указываются основные цели и задачи ЦОС, которые можно применить в различных областях, например, телефония или криминалистика. Также описывается объект и предмет, и основные методы исследования.

В первой главе представлен аналитический обзор по состоянию на июнь 2013 года. Показаны некоторые интересные решения больших корпораций, таких как Google, Mircosoft, Apple, IBM, а также отечественных игроков на рынке продуктов обработки цифровых сигналов. Также представлены некоторые свободные программные продукты, которые можно причислить к аналогам настоящей разработки, но при этом имеющие не совсем ту направленность, которая раскрыта в данной работе. Также в этой главе на основании аналитического обзора делается вывод о необходимости настоящей разработки, а также ставятся цели и задачи.

В следующих главах идет описание математической модели, алгоритмов и технологий используемых при обработке цифровых речевых сигналов.

В последней главе ставится эксперимент, который показывает исключительную эффективность разработанной системы и полезность от ее внедрения.

Ключевые слова: преобразование Фурье, быстрое преобразование Фурье, дискретное преобразование Фурье, спектрограмма, автокорреляция, коэффициенты автокорреляции, автокоррелограмма.

ОГЛАВЛЕНИЕ


^ 1.АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР 9

1.1.Системы распознавания естественной речи. 9

Голосовой поиск Google Mobile App 9

Голосовой ассистент Siri 10

2.порекомендовать рестораны, фильмы, а также бронировать билеты и столики; 11

3.предоставлять информации о спортивных играх (счёт, биография, состав, матчи и т. д.); 11

4.открывать приложения, установленные на устройстве; 11

5.отправлять сообщения в социальные сети, такие как Twitter, Facebook и пр.; 11

6.рассчитывать маршруты по картам; 11

7.использовать приложение Apple Store (например, команда «Buy iPhone 5»). 11

Голосовое управление ОС Windows Vista/7/8 11

Голосовое управление ОС Windows Phone 12

1.пользователю позвонить кому-нибудь. Для этого можно либо продиктовать номер, либо выбрать контакт из имеющейся адресной книги; 12

2.повторно позвонить на последний набранный номер; 12

3.отправить текстовое сообщение; 12

4.прослушать сообщения из голосовой почты; 12

5.открыть имеющееся приложение; 12

6.выполнить поиск в интернете. 12

7.1.Системы синтеза речи 13

Приложение для озвучивания электронных книг Читатель 13

Обобщенная многоязычная система синтеза речи Festival 13

7.2.Системы искусственного интеллекта 14

7.3.Обзор состояния программ автоматической сегментации 14

Анализ цифровых сигналов при помощи Praat 14

Анализ цифровых сигналов при помощи Speech Analyzer 15

7.4.Выводы 15

7.5.Цель работы 16

7.6.Постановка задачи 16

^ 8.МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ И АНАЛИЗ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ 17

8.1.Речевой сигнал 17

1.сохранение информационного содержания речевого сигнала; 17

2.представление речевого сигнала в форме, удобной для передачи и хранения, или в виде, позволяющем легко и достаточно гибко преобразовывать речевой сигнал без существенных информационных потерь. 17

8.2.Цифровой речевой сигнал его характеристики 18

8.3.Обзор статистических моделей речевых сигналов 18

8.4.Цифровая обработка речевого сигнала 19

Преобразование Фурье 20

Дискретное преобразование Фурье 21

1.ДПФ можно рассматривать как дискретизированный вариант z-преобразования (или преобразования Фурье) последовательности конечной длительности; 22

2.ДПФ очень сходно по своим свойствам (с учетом периодичности) с преобразованием Фурье и z-преобразованием; 22

3.N значений X(k) можно вычислить с использованием эффективного (время вычисления пропорционально ) семейства алгоритмов, известных под названием быстрых преобразований Фурье (БПФ). 22

Быстрое преобразование Фурье 22

Оконная функция 23

Спектрограмма 24

Автокорреляционная функция 25

1.фундаментальное свойство функции автокорреляции – это симметричность: R(i) = R(−i). В непрерывном случае автокорреляция – это четная функция: ; 26

2.непрерывная функция автокорреляции достигает максимума в 0, так как для любого сдвига : . Аналогичное утверждение верно и для дискретного случая; 27

3.автокорреляция периодической функции – это периодическая функция с тем же периодом; 27

4.автокорреляция суммы двух некоррелирующих функций – это сумма автокорреляций этих функций; 27

5.Автокорреляция континуального белого шума имеет высокий пик (представимый как дельта-функция Дирака) в нуле и равна нулю во всех других точках. 27

Коррелограмма 27

Автокоррелограмма 27

^ 9.МЕТОДЫ, АЛГОРИТМЫ, ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ ЦИФРОВЫХ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ 29

9.1.Основные требования к системе 29

Основные цели создания системы и критерии эффективности её функционирования 29

Функциональное назначение системы 29

Основные особенности объекта автоматизации 30

Требования к функциональной структуре системы 30

Визуализация цифрового сигнала 30

Сегментация цифрового сигнала 30

Сохранение результатов работы в файл 31

Структурная схема системы 31

Состав типовых проектных решений и пакетов прикладных программ, применяемых в системе. 32

Требования к техническому обеспечению 32

1.рабочее место должно быть оснащено персональным компьютером; 33

2.персональная ЭВМ должна иметь процессор типа Intel Core 2duo 2.4 ГГц либо аналогичная модель AMD; 33

3.свободный объем оперативной памяти должна составлять не менее 1 Гб, рекомендуемый объем оперативной памяти – 2 Гб; 33

4.жесткий диск должен иметь свободное пространство не менее 10 Мб; 33

5.персональный компьютер должен быть оборудован манипулятором типа «мышь» с разъемом PS/2 либо USB 2.0; 33

6.минимально-допустимое разрешение дисплея 1024x768. Персональный компьютер должен быть оборудован видеоадаптером, поддерживающим данный режим. 33

Требования к информационному обеспечению 33

Требования к программному обеспечению 34

1.персональный компьютер должен работать под управлением ОС Windows либо Unix-подобной; 34

2.наличие виртуальной машины .NetFramework для операционных систем семейства Windows либо виртуальной машины Mono для операционных систем семейства Unix; 34

3.все устройства должны быть оснащены драйверами для корректной работы с ними (монитор, мышь, клавиатура). 34

Перспективность системы, возможности её развития 34

9.2.Основные технические решения проекта системы 35

Описание организации информационной базы 35

Описание системы программного обеспечения 35

9.3.Разработка программного модуля «Визуализация цифрового речевого сигнала» 36

Характеристика задачи 36

Исходные данные 37

Выходная информация 37

Математическая постановка задачи 38

Описание алгоритма получения Фурье-изображения сигнала 38

Назначение и характеристика алгоритма 38

Используемая информация 39

Результаты решения 39

Математическое описание 39

Алгоритм решения 40

Описание алгоритма получения спектрограммы 40

Функциональное назначение 40

Описание информации 40

Результат решения 42

Математическое описание 42

Алгоритм решения 42

Описание алгоритма получения коэффициентов автокорреляции 42

Назначение и характеристика алгоритма 42

Исходные данные 42

Результаты расчета 44

Математическое описание 45

Алгоритм решения 45

Описание алгоритма получения автокоррелограммы 45

Назначение и характеристика алгоритма 46

Используемая информация 46

Результаты решения 46

Математическое описание 46

Алгоритм решения 46

Описание контрольного примера визуализации цифрового сигнала 48

Назначение и характеристика алгоритма 48

Исходные данные 48

Результаты расчета 48

Результаты испытания программы визуализации на контрольном примере 48

9.4.Разработка программного модуля «Сегментация цифрового сигнала» 49

Характеристика задачи 49

Входная информация 50

Выходная информация 50

Математическая постановка задачи 51

Алгоритм решения 51

1.Начало; 51

2.Нормализовать входные параметры в соответствии с внутренними координатами панели; 51

3.Вызывать процедуру установки маркера для текущей панели; 51

4.Добавить полученные координаты во внутреннюю коллекцию маркеров; 51

5.Вызвать процедуру установки маркеров из объекта-посредника; 52

6.Обновить панели с представлениями сигнала; 52

7.Конец. 52

Описание контрольного примера 52

Назначение контрольного примера 52

Входные данные 52

Результаты расчета 52

Результаты испытания программы 52

9.5.Разработка программного модуля «Сохранение результатов работы в файл» 53

Характеристика задачи 53

Входная информация 54

Выходная информация 54

Математическая постановка задачи 54

Алгоритм решения 55

1.начало; 55

2.открыть файл, если существует, если не существует, то создать его; 55

3.i = 0; 55

4.если i < размера входной коллекции, то перейти к шагу 5, иначе к шагу 10; 55

5.считать i-ый элемент из входной коллекции; 55

6.записать считанный элемент в выходной файл; 56

7.если произошла ошибка, вернуть false. Перейти к шагу 11; 56

8.увеличить i на единицу; 56

9.перейти к шагу 4; 56

10.вернуть true; 56

11.конец. 56

Описание контрольного примера 56

Назначение контрольного примера 56

Исходные данные 56

Результаты расчета 56

Результаты испытания программы 57

^ 10.АПРОБАЦИЯ СИСТЕМЫ 58

11.ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА 59

11.1.Гипотеза 59

11.2.Постановка задачи 59

11.3.Описание эксперимента 59

11.4.Результаты эксперимента 60

11.5.Вывод 61

1.представление речевого сигнала как зависимости амплитуды от времени; 88

12.представление речевого сигнала как зависимость амплитуды от частоты по времени, т.е. получить спектр сигнала; 88

13.представление автокорреляционной зависимости сигнала; 88

14.сегментировать цифровой речевой сигнал; 88

15.сохранение результатов работы в файл. 88

1.персональная ЭВМ должна иметь процессор типа Intel Core 2duo 2.4 ГГц или аналогичную AMD модель; 88

16.свободная оперативная память должна составлять не менее 1Гб, рекомендуемый объем оперативной памяти – 2Гб; 88

17.жесткий диск должен иметь свободное пространство не
менее 30 Мб; 88

18.для удобства работы необходимо иметь манипулятор типа «мышь»; 88

19.интерфейс системы настроен на разрешение 1024х768, поэтому необходимо наличие видеоадаптера поддерживающего данный режим. 89

20.В качестве программных средств обязательно наличие виртуальной машины .Net и набора библиотек .NetFramework версии 4 и выше. 89

  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   14

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Диссертация на соискание академической степени iconДиссертация на соискание академической степени магистра
Магистерская специализация Информационное и программное обеспечение автоматизирован­ных систем

Диссертация на соискание академической степени iconАктуальность работы
Графический материал к диссертациИ на соискание академической степени магистра техники и технологии по направлению подготовки «Информатика...

Диссертация на соискание академической степени iconМаремшаова Ирина Исмаиловна Эволюция этнического сознания карачаево-балкарского народа
Диссертация на соискание ученой степени доктора исторических наук, Махачкала – 2002 г

Диссертация на соискание академической степени iconAnotācija
Работа «Исследование и разработка методики оценки и выбора по для создания scorm learning Objects» на соискание академической степени...

Диссертация на соискание академической степени iconПлешакова Екатерина Александровна «Информационное и pr-сопровождение...
Диссертация на соискание ученой степени кандидата политических наук, специальность 23. 00. 02 политические институты, этнополитическая...

Диссертация на соискание академической степени iconНовые требования к оформлению
Эти требования несколько изменились в феврале 2012 года («Положение о совете по защите диссертаций на соискание ученой степени кандидата...

Диссертация на соискание академической степени icon«Связи с общественностью в условиях чрезвычайных ситуаций» Аннотация...
Аннотация к диссертации на соискание ученой степени кандидата филологических наук по специальности 10. 01. 10 – журналистика

Диссертация на соискание академической степени iconВоспитание эстетической культуры школьников в условиях дополнительного...
Теоретико-методологические основы воспитания эстетической культуры школьников в условиях дополнительного образования художественно-эстетической...

Диссертация на соискание академической степени iconСистемы управления государственной службой Российской Федерации,...
Хорохордина Олега Леонидовича на диссертационную работу Никитиной Александры Юрьевны «Моделирование системы управления государственной...

Диссертация на соискание академической степени iconАвтореферат диссертации на соискание ученой степени
Специализация – Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2015
контакты
exam-ans.ru
<..на главную