Россия
Россия
Россия
В данной статье описан метод анализа релевантных характеристик аудиосигналов междометий на примере русского языка. Аудиосигналы междометия УХ ТЫ! записаны на диктофон и произносятся с разной интонацией. Междометия в виде WAV-файлов проанализированы с ис-пользованием программного продукта Praat.
аудиосигналы, междометия, семантический анализ, системный подход, цифровая обработка сигнала
1. Dobrushkin, G.O. Basic approaches to speech recognition (part II) / G.O. Dobrushkin, V.Ya. Danylov // Вiсник Вiнницького полiтехнiчного iнституту. – 2010. – № 2 (89). – С. 61-73.
2. Зацепин, П.М. Применение технологии NVIDIA CUDA для обучения и де-кодирования скрытых марковских моделей / П.М. Зацепин, Д.А. Гефке // Известия Томского политехнического университета. – 2014. – Т. 324, № 5. – С. 115-121.
3. Кулай, А.Ю. О статистических методах идентификации языка искаженных текстовых и речевых сообщений / А.Ю. Кулай, Д.А. Леднов, С.Ю. Мельников // Из-вестия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 8 (85). – С. 177-183.
4. Модификация метода поиска информации в сети интернет на основе ис-пользования методов индуктивного рассуждения / В.В. Лавлинский, А.Л. Савченко, И.А. Земцов, О.Г. Иванова // Моделирование систем и процессов. – 2019. – Т. 12, № 1. – С. 61-67.
5. Лавлинский, В.В. Теоретические основы формирования моделей и методов взаимодействия информационных процессов / В.В. Лавлинский, И.И. Струков // Моделирование систем и процессов. – 2018. – Т.11, № 2. – С.31-37.
6. Зольникова, Ю.О. Информационные системы для извлечения данных из неструктурированного текста с использованием онтологий / В.В. Лавлинский, Ю.О. Зольникова // Моделирование систем и процессов. – 2018. – Т. 11, № 3. – С. 30-34.
7. Зольникова, Ю.О. Правила формирования сложных связей из неструктури-рованного текста / В.В. Лавлинский, Ю.О. Зольникова // Моделирование систем и процессов. – 2018. – Т. 11, № 3. – С. 34-39.
8. Яньшин, С.Н. Особенности математического метода для моделирования целенаправленных систем / В.В. Лавлинский, С.Н. Яньшин // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики : сборник трудов Международ-ной научно-технической конференции. – Воронеж, 2017. – С. 750-758.
9. Яньшин, С.Н. Применение математического описания действий для целе-направленных систем на основе методов нейронных сетей / В.В. Лавлинский, С.Н. Яньшин // Моделирование систем и процессов. – 2017. – Т. 10, № 2. – С. 17-23.
10. Лавлинский, В.В. Один из подходов разработки аппаратно-программных средств для снятия электрических сигналов с коры головного мозга / В.В. Лавлин-ский, А.С. Ягодкин // Моделирование систем и процессов. – 2017. – Т. 10, № 3. – С. 18-26.
11. Змеев, А.А. Сравнительный анализ архитектур нейронных сетей для ис-пользования их на практике / А.А. Змеев, В.В. Лавлинский, С.Н. Яньшин // Модели-рование систем и процессов. – 2017. – Т. 10, № 4. – С. 18-26.
12. Анализ методов оценки эффективности логистической деятельности ком-паний / В.В. Лавлинский, С.И. Лыков, А.И. Лыков, В.Ю. Обоимова // Моделирова-ние систем и процессов. – 2017. – Т. 10, № 4. – С. 50-56.
13. Лавлинский, В.В. Критерий выявления закономерностей в информацион-ных потоках речевых сигналов / В.В. Лавлинский, Т.В. Песецкая // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2019. – № 3. – С. 36-42.
