Анализ методов и алгоритмов для подавления шумов в речевом сигнале

Практическая деятельность использования сигналов речевого содержания довольно часто включает различные помехи и зашумления. Если имеющиеся шумовые помехи имеют значительную интенсивность, то их нахождение в канале связи может существенно изменить обработку, анализ или распознавание сигналов речевого содержания. Имеется целая совокупность ситуаций, когда при анализе сообщений с зашумлением в целях криминалистического характера или восстановлении аудиозаписей в архивах, задача освобождения сигнала от помех рассматривается в качестве самостоятельной задачи и считается единственной целью деятельности. Сегодня сформировано множество различных методов цифровой обработки сигналов речевого содержания, которые в той либо иной степени зашумлены. В этом и заключается актуальность рассматриваемой темы курсовой работы.

---

Закажите дипломные работы онлайн , зайдя на сайт Work5.

---

. Рассматриваемая в курсовой работе тема достаточно широко освящена авторами и в различных изданиях. При изучении литературы и источников отмечается недостаточное количество полных и явных исследований по теме курсовой работы. Целью курсовой работы является рассмотрение методов и алгоритмов для подавления шумов в речевом сигнале. Объектом исследования курсовой работы являются шумы в речевом сигнале. Предметом исследования курсовой работы являются методы и алгоритмы для подавления шумов в речевом сигнале. В связи с целью, можно выделить следующие задачи курсовой работы: 1. Рассмотреть теоретические основы обработки шумов в речевом сигнале; 2. Изучить направления использования речевых сигналов; 3. Рассмотреть практические методы и алгоритмы для подавления шумов в речевом сигнале; 4. Подвести итоги проделанной работы. Курсовая работа состоит из двух разделов, введения и заключения. Общий объем работы составляет 33 страницы. Во введении раскрывается актуальность рассматриваемой темы, определяются предмет и объект исследования курсовой работы, а также цель и задачи исследования. В заключении подводятся итоги проделанной работы, формулируются выводы по исследованию. Методической основой для написания курсовой работы послужили научные труды и публикации следующих авторов: С. Ф. Быкова, В. И. Журавлева, И. А. Шалимова, Ю. Ю. Гурьева, Ю. Н. Прохорова, С. В. Дворянкина, Ю. К. Макарова, А. А. Хорева, В. К. Железняк, Н. И. Иванова, С. Н. Кириллова, Д. Ю. Малинина, С. Л. Коваль, М. В. Хитрова, Дж. Лим, А. В. Опперхайм, Н. Н. Моисеева, Ю. П. Иванилова, Е. М. Столяровой, М. В. Назарова, В. И. Ковязина, О. П. Овчинниковой, Н. Б. Покровского, Е. П. Пономарева, Ю. Н. Прохорова, В. Г. Санникова, Ю. И. Журавского, М. А. Сапожковой, Э. Сейдж, Дж. Мелс. А. В. Степанова, С. А. Матвеева, А. А. Хореева, В. Я. Чучупал, А. С. Чичагова, К. А. Маковкина. В работе также были использованы источники сети Интернет.

В курсовой работе были рассмотрены методы и алгоритмы для подавления шумов в речевом сигнале. В ходе проведенного исследования были сделаны следующие основные выводы: 1. В качестве информации выступают сведения (сообщения, данные), которые не зависят от формы их представления. Классифицируют информацию в зависимости от категории доступа к ней. 2. В качестве первичных источников акустических сигналов выступают механические колебательные системы, к примеру, органы речи человека, а вторичных - преобразователи разного рода, к примеру, громкоговорители. 3. Звуки речи при объединении в конкретные комбинации фонетического характера, образуют отдельные смысловые элементы. 4. Речевой сигнал в качестве процесса, который развивается во временном промежутке и по частоте, можно рассматривать в качестве взаимного наложения друг на друга его гармонической и форматной структуры. 5. Процесс речеобразования удобно анализировать на основе цифрового спектрально-временного анализа спектрограмм 6. Спектральный состав речи в существенной мере зависит от пола, возраста и индивидуальных особенностей говорящего. 7. Для оценки эффективности защиты выделенных помещений от утечки речевой информации по техническим каналам требуется определить отношения «уровень речевого сигнала/уровень шума» в полосе, которая воспринимается оператором. Таким образом, все цели и задачи курсовой работы были успешно выполнены.

1. Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информацион¬ных технологиях и о защите информации». 2. Быков С. Ф. Цифровая телефония: Учеб. пособие для вузов / С. Ф. Быков, В. И. Журавлев, И. А. Шалимов. - М. : Радио и связь, 2003. - 144 с. 3. Гурьев, Ю.Ю. Алгоритм рекуррентной фильтрации речевых сигналов. Материалы Всесоюзного семинара АРСО-12 / Ю. Ю. Гурьев, Ю. Н. Прохоров. - Киев, 1982. - с.39-42. 4. Дворянкин, С. В. Речевая подпись / С. В. Дворянкин. - М. : МТУСИ, 2003. - 238 с. 5. Дворянкин, С. В. Эксперименты по восста¬новлению искаженной шумами речи / С. В. Дворянкин // Управ¬ление безопасностью. - № 1, 2004. - с. 42-46. 6. Дворянкин, С.В. Обоснование критериев эффективности защиты речевой информации от утечки по техническим каналам / С. В. Дворянкин, Ю. К. Макаров, А. А. Хорев // Защита информации. Инсайд. - №2, 2007. - с. 18-25. 7. Железняк, В. К. Некоторые методические подходы к оценке эффективности защиты речевой инфор¬мации / В. К. Железняк, Ю. К. Макаров, А. А. Хореев // Специальная техника. - № 4, 2000. - с. 39-45. 8. Техническая акустика транспортных ма¬шин / Под. ред. Н. И. Иванова. - СПб.: Поли¬техника, 1992. - 365 с. 9. Кириллов, С.Н. Теоретиче¬ские основы асинхронного маскирования рече¬вых сигналов: Учеб. Пособие / С. Н. Кириллов, Д. Ю. Малинин. – Рязань : Рязан. гос. радиотехн. акад., 2000. - 80 с. 10. Коваль, С. Л. Шумоочистка фонограмм / С. Л. Коваль, М. В. Хитров // Защита информации. Конфи¬дент. - № 5, 1996. - с. 57-62. 11. Лим, Дж. Коррекция и сжатие спектра зашумленных речевых сигналов / Дж. Лим, А. В. Опперхайм. - ТИИЭР, т.67, 12, 1979. 12. Моисеев, Н.Н. Методы оптимизации / Н. Н. Моисеев, Ю. П. Иванилов, Е. М. Столярова. - М. : Наука, 1978. 13. Назаров, М.В. Марковская модель речевого сигнала. Материалы Всесоюзного семинара АРСО-12 / М. В. Назаров, В. И. Ковязин. - Киев, 1982. - с. 44-49. 14. Назаров, М.В. Марковская модель речевого сигнала. Материалы Всесоюзного семинара АРСО-13 / М. В. Назаров, В. И. Ковязин. - Новосибирск, 1984. - с. 153. 15. Овчинникова, О.П. Повышение разборчивости речи путем цифровой фильтрации. 9 Всесоюзная акустическая конференция / О. П. Овчинникова. - М. : Выпуск Ф, 1977. - с. 33-36. 16. Покровский, Н. Б. Расчет и измерение разбор¬чивости речи / Н. Б. Покровский. - М. : Гос. изд-во литературы по вопросам связи и радио, 1962. - 392 с. 17. Пономарев, Е.П. Адаптивная линейная фильтрация при первичной обработке речевых сигналов. Материалы Всесоюзного семинара АРСО-10 / Е. П. Пономарев, Ю. Н. Прохоров. - Тбилиси, Мецниереба, 1978. 18. Прохоров, Ю.Н. Рекуррентное оценивание параметров / Ю. Н. Прохоров. - М. : Наука, 1980. - с. 97-109. 19. Прохоров, Ю.Н. Статистические модели и рекуррентное предсказание речевых сигналов / Ю. Н. Прохоров. - М. : Радио и Связь, 1984. 20. Санников, В.Г. Формирование банка априорных данных о речи диктора. Материалы всесоюзного семинара АРСО-12 / В. Г. Санников, Ю. И. Журавский, Ю. Н. Прохоров. - Киев, 1982. - с. 49-52. 21. Акустика: Справочник / Под ред. М. А. Сапожкова. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1989. - 336 с. 22. Сейдж, Э. Теория оценивания и ее применение в теории связи и управления / Э. Сейдж, Дж. Мелс. - М. : Связь, 1976. 23. Степанов, А. В. Методы и средства восстановления разборчивости зашумленной речи / А. В. Степанов, С. А. Матвеев // Системы безопасности, связи и телекоммуникаций. - № 29, 1999. - с. 32-37. 24. Хореев, А. А. Оценка эффективности защи¬ты информации от утечки по техническим каналам / А. А. Хореев // Специальная техника. - № 6, 2006. - с. 53-61. 25. Чучупал, В.Я. Цифровая фильтрация зашумленных речевых сигналов / В. Я. Чучупал, А. С. Чичагов, К. А. Маковкин. - М. : Вычислительный центр РАН, 1998. - 52 с.