Издательство — Речевые технологии — Выпуск №3/2021
Харченко С. С., Крючков И. А., Мещеряков Р. В.
Определение частоты основного тона речевого сигнала на основе индекса многомерной синхронизации
Статья посвящена исследованию определения частоты основного тона речевого сигнала. Материалом для исследования послужила база данных The Pitch-Tracking Database from Graz University of Technology [33]. В работе использовался разработанный алгоритм определения частоты основного тона речевого сигнала на основе индекса многомерной синхронизации. Для интерпретации полученных результатов использовалось сравнение с известными эстиматорами, в качестве метрик использовались процент грубых ошибок и средний процент мелких ошибок. В ходе исследования было установлено, что алгоритм целесообразнее использовать для определения средней частоты основного тона, чем для определения частоты основного тона в режиме реального времени.
• частота основного тона • индекс многомерной синхронизации • речевой сигнал
ADAPTIVE PRIMARY CODES OF SPEECH SIGNALS BASED ON THEOREM V.A. KOTELNIKOV AND REPRESENTATIONS OF KHURGIN-YAKOVLEV
Kharchenko S.S., PhD of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Information Systems Security, Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics, Tomsk, Russia, kss@fb.tusur.ru
Kryuchkov I.A., software developer of the component development department of JSC «InfoTeKS», Tomsk, Russia
Meshcheryakov R.V., PhD of Technical Sciences, Professor, Chief Researcher of the Laboratory of Cyber-physical Systems of the Institute of Control Sciences of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
The article is devoted to the study of determining the frequency of the fundamental frequency of a speech signal. The material for the study was the database "The Pitch-Tracking Database from Graz University of Technology". The developed algorithm for determining the fundamental frequency of a speech signal based on the multidimensional synchronization index was used in the work. To interpret the results obtained, a comparison with known estimators was used; the following metrics were used: the percentage of gross errors and the average percentage of small errors. In the course of the study, it was found that the algorithm is more appropriate to use to determine the average pitch frequency than to determine the pitch frequency in real time.
• fundamental frequency • multivariate synchronization index • speech signal • pitch tracking
