?
A Method for Measuring the Pitch Frequency of Speech Signals for the Systems of Acoustic Speech Analysis
Measurement Techniques. 2019. Vol. 62. No. 3. P. 282–288.
Савченко А. В., Savchenko V.
Разработан новый метод измерения частоты основного тона повышенной помехоустойчивости. Проблема защиты от интенсивного фонового шума решена в нем путем частотной селекции вокализованных отрезков речевого сигнала по схеме c гребенчатым фильтром межпериодного накопления. Эффективность метода исследована теоретически и экспериментально с использованием разработанного многоканального частотного измерителя для акустического анализа речи. Показано, что при отношении сигнал-шум 10 дБ и выше погрешность метода в относительном выражении не превышает 2%.
Научное направление:
Компьютерные науки
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
английский
Ключевые слова: speech processingфонетический анализ речичастота основного тонаacoustic noiseакустические измеренияакустический шумacoustic measurementspitch frequency
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Herbert A., Cherednichenko O., Lybrand T. и др., International Journal of Molecular Sciences 2025 Vol. 26 No. 6 Article 2422
Добавлено: 22 июня 2026 г.
Калужский печатный двор, 2026.
Сборник трудов конференции "Математические идеи академика
П.Л. Чебышёва, их приложения в естественных науках и технологиях искусственного интеллекта» ...
Добавлено: 20 июня 2026 г.
Стогниева О. Н., Чеснокова Н. Е., Отечественная и зарубежная педагогика 2026 Т. 1 № 3 (115) С. 123–131
Внедрение генеративных инструментов искусственного интеллекта в образовательную практику актуализирует проблему педагогически обоснованного использования данных технологий при создании образовательного видеоконтента, который всё чаще применяется в языковом и профессионально-ориентированном обучении.
Цель статьи — провести сравнительный анализ образовательного видеоконтента, созданного с применением генеративных ИИ-инструментов, с позиций теории когнитивной нагрузки и принципов педагогического дизайна, а также выявить дидактические условия повышения ...
Добавлено: 20 июня 2026 г.
Cherednichenko O., Herbert A., Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2025 Vol. 27 P. 992–1000
Добавлено: 19 июня 2026 г.
Анненков А. Н., Нестеров Р. А., Моделирование и анализ информационных систем 2026 Т. 33 № 2 С. 176–205
Декларативные модели процессов широко используются в process mining для гибкого описания поведения
процессов с помощью наборов ограничений. Однако модели, автоматически извлекаемые из журналов событий, могут содержать несогласованные ограничения, что затрудняет их интерпретацию и делает их непригодными для исполнения, проверки соответствия или дальнейшего анализа. Существующие методы анализа согласованности либо опираются на автоматные конструкции с высокой асимптотической сложностью ...
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Cham: Springer Publishing Company, 2026.
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25
В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18
Добавлено: 17 июня 2026 г.
Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 14 июня 2026 г.
Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.
Добавлено: 11 июня 2026 г.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 декабря 2025 г.