Повышение помехоустойчивости в системе речевого управления

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья посвящена сравнению двух разработанных методов проведения самодиагностики для определения состояния нейронов самомаршрутизирующегося аналого-цифрового преобразователя на базе распределённой системы встроенного контроля и анализу отношения быстродействия к размерам нейронной сети. В основе системы диагностики лежит использование местного фрагментарного устройства управления и метода «эхолокации» для маршрутизации сигналов, которые позволяют исключать из сети отказавшие нейроны, при этом сохраняя возможность измерения на оставшихся в сети исправных нейронах. В результате работы выбран лучший алгоритм из предложенных, разработана структура базовой группы нейронов – «структура с избыточной связью», а также сделан вывод о размере базовой группы нейронов, позволяющей обеспечить высокое быстродействие системы самодиагностики. Кроме того, определены направления дальнейших исследований, связанных с диагностикой системы управления нейрона, использованием нескольких базовых групп нейронов и применением предложенных алгоритмов при высокой нагрузке на аналого-цифровой преобразователь.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Александр Сергеевич Пальков

Научно-исследовательский институт физических измерений; Пензенский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: alekspalkov@gmail.com
SPIN-код: 3501-8949

инженер, магистрант

Россия, 440026, Пенза, ул. Володарского,8/10; 440026, Пенза, ул. Красная,40

Валерий Валерьевич Козлов

Национальный исследовательский университет МЭИ

Email: alekspalkov@gmail.com
SPIN-код: 3605-4537

кандидиат технических наук, доцент, доцент кафедры информационно-измерительной техники и метрологии

Россия, 111250, Москва, ул. Красноказарменная,14

Андрей Юрьевич Бодин

Национальный исследовательский университет МЭИ

Email: alekspalkov@gmail.com
SPIN-код: 3307-4732

аспирант

Россия, 111250, Москва, ул. Красноказарменная,14

Михаил Николаевич Крамм

Национальный исследовательский университет МЭИ

Email: alekspalkov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8360-9879
SPIN-код: 3184-9707

доктор технических наук, доцент, профессор кафедры основ радиотехники

Россия, 111250, Москва, ул. Красноказарменная,14

Олег Николаевич Бодин

Пензенский государственный технологический университет

Email: alekspalkov@gmail.com
Россия, 440039, Пенза, проезд Байдукова/ул. Гагарина,1а/11

Список литературы

  1. Дырмовский Д. В., Матвеев Ю.Н., Балыкина Л. А. Современный рынок речевых технологий // Control Engineering. 2015. № 1 (55). С. 18-24.
  2. Сагациян М. В., Куликов А.В., Тупицин Г. С. Разработка и исследование нейросетевого алгоритма дикторонезависимого распознавания речевых команд // Вестник Поволжского государственного технологического университета // Серия: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2014. № 1 (20). С. 68-75.
  3. Бионические системы управления мобильными робототехническими комплексами / О. Н. Бодин, О. Е. Безбородова, А. Н. Спиркин и др. Пенза: Изд-во ПГУ,2022. 236 с.
  4. Козлов В. В., Фокина Е. А., Трофимов А. А. Предварительная обработка сигнала при распознавании голосовых команд методом улучшенной полной множественной декомпозиции на эмпирические моды / // Измерения. Мониторинг. Управление. Контроль. 2022. № 3. С. 56–61. doi: 10.21685/2307-5538-2022-3-6
  5. Каменская Е. Н. Защита от шума. Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ,2023. 145с.
  6. Иванова-Лукьянова Г. Н. Культура устной речи: интонация, паузирование, логическое ударение, темп, ритм. М.: Изд-во Флинта,2022. 200 с.
  7. Гришина С.Ю., Курцев Г.М., Путечев А.Д. Использование программного продукта для выполнения расчета ожидаемой шумности // Noise Theory and Practice. 2016. № 2. С. 35-41.
  8. Кибрик А.А., Подлесская В.И. Проблема сегментации устного дискурса и когнитивная система говорящего // Когнитивные исследования. М.: Институт психологии РАН,2006. Вып. 1. С. 138-158.
  9. Дьяконов В. П. MATLAB 6/6.1/6.5+SIMULINK 4/5 в математике и моделировании: Полное руководство пользователя. М.: СОЛОН-Пресс,2003. 576 с.
  10. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. М.: Издательский дом «Вильямс»,2017. 1100 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Структурная схема СГУ

3. Рис. 2. Алгоритм обработки речевого сигнала в СГУ

Скачать (140KB)
4. Рис. 3. Сегментированный аудиосигнал

Скачать (79KB)
5. Рис. 4. Листинг программы для создания аудиофайла “пауз” в среде Matlab

Скачать (53KB)
6. Рис. 5. Схема суммирования аудиосигналов

Скачать (80KB)
7. Рис. 6. Изначальная речевая команда

Скачать (470KB)
8. Рис. 7. Сегментированные вручную паузы между словами

Скачать (347KB)
9. Рис. 8. «Чистая» речевая команда

Скачать (421KB)
10. Рис. 9. Спектрограмма изначальной речевой команды (амплитуда, частота, время)

Скачать (157KB)
11. Рис. 10. Спектрограмма изначальной речевой команды (амплитуда, время)

Скачать (179KB)
12. Рис. 11. Спектрограмма аудиосигнала пауз (амплитуда, частота, время)

Скачать (171KB)
13. Рис. 12. Спектрограмма аудиосигнала пауз (амплитуда, время)

Скачать (133KB)
14. Рис. 13. Спектрограмма «чистой» речевой команды (амплитуда, частота, время)

Скачать (98KB)
15. Рис. 14. Спектрограмма «чистой» речевой команды (амплитуда, время)

Скачать (177KB)
16. Рис. 15. Листинг программы для вычисления ОСШ применимо к изначальному и «чистому» аудиосигналам

Скачать (58KB)
17. Рис. 16. Схема автоматической фильтрации аудиосигнала в Simulink

Скачать (65KB)
18. Рис. 17. Отфильтрованная «чистая» речевая команда

Скачать (80KB)
19. Рис. 18. Оценка результата автоматической фильтрации аудиосигнала

Скачать (94KB)
20. Рис. 19. Спектрограмма «чистой» отфильтрованной речевой команды (амплитуда, частота, время)

Скачать (59KB)
21. Рис. 20. Спектрограмма «чистой» отфильтрованной речевой команды (амплитуда, частота, время)

Скачать (59KB)
22. Рис. 21. Листинг программы для вычисления ОСШ применимо к отфильтрованному «чистому» аудиосигналу

Скачать (31KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».