ФИЛЬТРАЦИЯ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА МНОЖЕСТВЕННОЙ ДЕКОМПОЗИЦИИ И ОЦЕНКИ ЭНЕРГИИ ЭМПИРИЧЕКИХ МОД 

Алимурадов Алан Казанферович, аспирант, Пензенский государственный университет, alansapfir@mail.ru
Тычков Александр Юрьевич, кандидат технических наук, ассистент, кафедра информационно-измерительной техники, Пензенский государственный университет, tychkov-a@mail.ru
Чураков Петр Павлович, доктор технических наук, профессор, кафедра информационно-измерительной техники, Пензенский государственный университет, iit@pnzgu.ru 

621.391; 519.21 

Показано, что эффективность обработки речевых сигналов напрямую зависит от качества устранения помех. Предложено для подавления помех в речевых сигналах использовать метод множественной декомпозиции на эмпирические моды. Разработан алгоритм помехоподавления, основанный на оценке значений энергии отдельных эмпирических мод и их удалении. 

Ключевые слова

речевой сигнал, голосовое управление, фильтрация, множественная декомпозиция на эмпирические моды, поверхность энергетической плотности. 

 Скачать статью в формате PDF

1. Новоселова, С. А. Выделение и предобработка сигналов в системах автоматического распознавания речевых команд : дис. … канд. техн. наук: 05.11.17. / Новоселова С. А. – Владимир, 2011. – 178 с.
2. Фролов, А. В. Синтез и распознавание речи. Современные решения / А. В. Фролов, Г. В. Фролов. – М. : Связь, 2003. – 216 с.
3. Ермоленко, Т. В. Применение вейвлет-анализа для определения границ речи в зашумленном сигнале / Т. В. Ермоленко, А. В. Лащенко // Штучний інтелект – 2009. – № 4. – С. 35–40.
4. Huang, N. E. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis / N. E. Huang, Z. Shen, S. R. Long // Proc. R.: Soc. Lond. A. – 1998. – V. 454. –               P. 903–995.
5. Клионский, Д. М. Алгоритмы очистки от шума нестационарных сигналов на основе декомпозиции на эмпирические моды / Д. М. Клионский // Теория и методы цифровой обработки : докл. 10-й Междунар. конф. цифровой обработки и ее применение. – СПб. : Изд-во ЛЭТИ, 2010. – С. 192–196.
6. Wu, Z. Ensemble empirical mode decomposition a noise-assisted data analysis method / Z. Wu, N. E. Huang // Calverton, MD 20705, USA, NASA Goddard Space Flight Center Greenbelt.
7. Баскаков, С. И. Радиотехнические цепи и сигналы / С. И. Баскаков. – М. : Высшая школа, 2000. –     464 с.
8. Тычков, А. Ю. Применение технологии EMD для повышения точности получения достоверной информации об исследуемом объекте или явлении / А. Ю. Тычков // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе : сб. тр. I Всерос. науч.-техн. конф. студентов и молодых ученых. − Пенза, 2011. − С. 49−56.
9. Cohen, А. Compression of Multichannel ECG Through Multichannel Long Term Prediction / А. Cohen, Y. Zigel // Proc. R.: IEEE BME magazine. – 1998. – V. 17. – P. 109–115.