This work is devoted to the speech signal clustering analysis problem. The main methods of cluster analysis were reviewed in this work and clusterization algorithm based on vector quantization was created. The speaker identification experiments were performed in which dependence of identification accuracy and computational complexity from number of clusters was investigated.

Tyrimas skirtas kalbos signalų kokybinių charakteristikų analizei, įvardinant galimybes, kurių pagalba atliekamas garsų atpažinimas, taip pat atskleidžiant kalbos signalų kriterijus, padedančius atlikti kokybinės charakteristikos analizę. Darbe analizei naudojamas kalbos signalų garsynas, kuriame sukaupta diktorių šnekos įrašai. Tokiu būdu tyrimo tikslas - sukurti kalbos signalų kokybinių charakteristikų analizės algoritmą, kuris galėtų automatiškai nustatyti ar padarytas žodžio įrašas atitinka nustatytus kriterijus. Šiam tikslui pasiekti reikia išanalizuoti esamus segmentavimo algoritmus, išskiriant jų privalumus ir trūkumus, sukurti signalų kokybės nustatymo algoritmą, pasiruošti kalbos signalų kokybės nustatymo tyrimui duomenis, įvertinti kalbos signalų kokybės nustatymo algoritmo rezultatus, apibendrinti tyrimo rezultatus. Tyrimui atlikti remsimės moksline literatūra bei apibendrintais metodais, eksperimento įgyvendinimui – eksperimentinio matavimo bei statistinės analizės metodais. Tyrimui vykdyti ketiname sudaryti kalbos signalų kokybės analizės algoritmą, parenkant kalbos signalų kokybės charakteristikų kriterijus. / Research for the qualitative characteristics of the speech signal analysis, a description of the potential that exists to accomplish the recognition of sounds, including speech detection criteria to facilitate analysis was performed for qualitative characteristics. The paper used in the analysis of speech corpus in which the accumulated announcer speech recordings. Thus, the study objective - to establish the qualitative characteristics of speech analysis algorithm which can automatically determine whether the word record made the qualifying criteria. To achieve this requires the examination of existing segmentation algorithms, highlighting their advantages and disadvantages of a signal quality determination algorithm, speech preparation of quality research data, to evaluate speech quality determination algorithm, the results of the research findings. We base the scientific study of literature and summarized the methods for the implementation of the experiment - the experimental measurement and statistical analysis. The study we intend to carry out a speech quality analysis algorithm, the choice of speech quality performance criteria.

Three main speech recognition methods as well as features commonly used in speech recognition were discussed in the work. Main attention was paid to formant feature extraction methods. For one of the methods feature extraction in C++ was developed. It is based on linear prediction coding (LPC) parameters and calculates complex roots of characteristic polynomial. These roots are used for formant frequencies determination. Spectral envelope of speech signal and formant frequencies are displayed and stored in text files. Program user guide is presented in the work description. Investigation results of formant features for various speech sounds are presented in the appendices.

Visuomenė vis labiau tampa priklausoma nuo mašinų ir technologijų. Informacijos saugumo užtikrinimas, persikraustant į elektroninę erdvę, vis aktualesnis. Šio baigiamojo darbo tikslai yra ištirti dabar plačiausiai naudojamas autentifikavimo sistemas ir priemones, bei įvertinus jų trūkumus, ištirti, ar diktoriaus atpažinimas paremtas fonemų diskriminavimu gali būti laikoma perspektyvia tyrimų sritimi. Kitaip sakant, tyrimo metu siekiama išsiaiškinti, ar skirtingų diktorių fonemų aibėje galima išskirti reikšmines fonemas, pagal kurias būtų galima sudarinėti diktoriams charakteringas slaptažodines frazes ir jei taip, kaip tos fonemos turėtų būti parenkamos. Tyrimo metu naudotasi Mel frequency cepstral coefitiens (MFCC) diktoriaus tariamų fonemų savybių išskyrimo stadijoje, o tinkamiausios diktoriui fonemos skaičiuojamos pasitelkiant tikimybinius metodus. Atlikti tyrimo rezultai parodo, jog skirtingų lyčių skirtingų diktorių fonemų savybės ir kartu skaitiniai tikimybių teisingai atpažinti diktorių įverčiai skiriasi, o geriausiai diktoriams atpažinti tinka visos fonemų eilės antro ir trečio ketvirčio fonemos: nepaisant to, kad moterų diktorių imtyje fonemos antrame ir trečiame kvartilyje sutapo su bendros aibės dažniausiai pasikartojančiomis fonemomis daugiau nei pirmame ir ketvirtame kvartilyje vieną kartą, o vyrų diktorių – net tris kartus (vienu atveju skirtumas yra 23%), apskritai taikant pasirinktą metodą gaunamas 23,37% nesutapimų skirtumų vidurkis moterų diktorių imtyje, ir... [toliau žr. visą tekstą] / TOMKEVICIUS, Kestutis. (2008) Research of Applying Biometrics in E-commerce Authentication Modules. MBA Graduation Paper. Kaunas: Vilnius University, Kaunas Faculty of Humanities, Department of Informatics. 77 p. SUMMARY Contemporary society is highly dependent on machines and technology. As a result, the reassurance in information security becomes a global issue, when going to the internet world. Information security is closely associated with privacy protection and thus, is of high importance nowadays. There are several major tasks in the Master‘s thesis. First, this paper aims to investigate the world-wide standards of authentication systems and the devises used. Second, after the foregoing views on certain effects of the evaluation procedure and its possible drawbacks, it aims to explore, whether or not the speaker recognition based on the discrimination of phoneme is considered to be one of the most promising areas for the future research. In other words, the process of investigation seeks to find out whether it is possible to provide a thorough analysis of the speaker verification system and distinguish the significant phonemes in the subsets of different speaker phonemes that would allow forming the characteristic password phrases and if they would, how these phonemes were to be selected. In the feature-extraction stage of the speaker verification system, the Mel frequency cepstral coefficients (MFCC) give the bases for the research paper and various most suitable... [to full text]

The main aims of automatized environment of theoretical researches are to help and accelerate complicated signals' processing, creation of algorithms of neurons' networks, filters and other symbolic and calculation engineering researches which can be understood and promoted by every person. The environment has been implemented using simple as possible interaction of machine and the human communication and the possibility to actuate into research bases of systems of knowledge.

The major task of imaging systems used in non-destructive testing is detection of defects (flaws, holes) echoes and evaluation or their dimensions and position. Images generated by direct imaging are poor quality due to diffraction, coherent echoes, limited capabilities of system, white noise. So acoustic images and optic images are very different. Solving these problems, numerical methods are used for signal processing and analysis. An application for ultrasonic signal processing of wavelet transformations was investigated in the work. The investigation was signals distortion type and level when wavelets transformation may give effective results. The investigation was performed using modeling and signal processing of the experimental signals.

This report covers a robust voice activity detection (VAD) algorithm presented in [1]. The algorithm uses higher order statistics (HOS) metrics of speech signal in linear prediction coding (LPC) residual domain to classify noise and speech frames of a signal. Chapters in this report present voice activity detection problem and analysis of environment issues for VAD, deep HOS based and standard algorithms analysis and a real time HOS based voice activity detector model. New improvements (instantaneous SNR estimation, decision smoothing, adaptive thresholds, artificial neural network) to the proposed algorithm are introduced and performance results of the improved algorithm compared to standard VAD algorithms are presented.

Šiame darbe yra nagrinėjami negęstančių sinusoidžių modeliai. Pagrindinis dėmesys yra skiriamas šių modelių netiesinių parametrų (dažnių) įvertinimui. Darbe pateikti nagrinėjamų parametrų įvertinimo Pisarenko, MUSIC ir Prony metodų rezultatai. Pateiktos išvados apie šių metodų taikymo galimybes ir jų ribotumą. Pateikti sukurtos programinės įrangos, realizuojančios negęstančių sinusoidžių modelių generavimą ir jų parametrų įvertinimą Pisarenko, MUSIC ir Prony metodais, aprašymas ir kodai. / Updamped sinusoidal models are considered in this work. The main attention is given to estimation of nonlinear parameters (correlation and frequencies) of these models. The results of estimation of the considered parameters by Pisarenko, MUSIC and Prony methods are analyzed. The conclusions on possibilities and restrictions of these methods are presented. The description and program codes of the software developed are given. The software is intended for generating of updamped sinusoidal models and estimating by Pisarenko, MUSIC and Prony methods.

Žmonių mobilumui augant jiems tenka dirbti įvairiose aplinkose. Naudojama šnekos signalų atpažinimo įranga net ir skirtingose aplinkose turi užtikrinti tam tikro lygio signalų atpažinimo kokybę, tikslumą. Besiskiriančios aplinkų savybės gali sukelti nepriimtinus atpažinimo rezultatus. Darbo tikslas – išanalizuoti akustinių signalų atpažinimo įrenginio galimybes prisitaikyti prie kintančių aplinkos sąlygų bei pasiūlyti konstruktyvią prisitaikymo prie pakitusių aplinkos sąlygų metodiką. Darbe aprašomas akustinių signalų atpažintuvų prisitaikymo prie kintančių akustinių erdvių teorinis modelis. Pristatomos uždarų aplinkų akustinių savybių, įtakojančių akustinių signalų atpažinimą, vertinimo priemonės. Pateikiamas originalus akustinių aplinkų pasikeitimo momentų atpažinimo metodas, grindžiamas akustinių signalų atpažintuvų generuojamų signalų panaudojimu. Nustačius akustinių aplinkos savybių pasikeitimo momentą, pateikiami konstruktyvūs metodai akustinių signalų atpažinimo įrenginiui prisitaikyti atpažinti naujomis akustinėmis savybėmis pasižyminčioje aplinkoje generuojamus akustinius signalus. Aprašoma sukurta eksperimentinė sistema, kurios pagalba galima tirti įvairias akustinių signalų atpažinimo situacijas, prisitaikant prie pakitusių akustinių aplinkų savybių. Pateikiami atliktų eksperimentinių tyrimų rezultatai. / Due to the natural increase in everyday mobility, people face various work environments. The speech signal recognition system analysed, thus, has to ensure quality and accuracy in recognizing signals of certain level, even in different environments. Variation in environment qualities can bring unacceptable recognition results. The aim of the thesis is to analyse the potential of the acoustic signal recognition device to adjust to d environment conditions, and to propose a constructive methodology of adjusting to the changed environment conditions. A theoretical model of acoustic signal recognizers’ adjustment to changing acoustic environments is described in the work. Also, tools for evaluating enclosed environment acoustic characteristics that have an impact on acoustic signal recognition are presented. An original method of the shift in acoustic environments momenta is as well given in the work; the method is based on employing signals generated by the acoustic signals recognizers. Once the momentum of change in the acoustic environment characteristics is determined, effective methods for acoustic signal recognizer’s adaptation to recognizing acoustic signals in the environment possessing new acoustic characteristics are issued. The developed experimental system allowing exploration of various acoustic signal recognition situations by adapting to the changed acoustic environment characteristics is described. Results of the experimental investigations conducted are provided... [to full text]

Due to the natural increase in everyday mobility, people face various work environments. The speech signal recognition system analysed, thus, has to ensure quality and accuracy in recognizing signals of certain level, even in different environments. Variation in environment qualities can bring unacceptable recognition results. The aim of the thesis is to analyse the potential of the acoustic signal recognition device to adjust to d environment conditions, and to propose a constructive methodology of adjusting to the changed environment conditions. A theoretical model of acoustic signal recognizers’ adjustment to changing acoustic environments is described in the work. Also, tools for evaluating enclosed environment acoustic characteristics that have an impact on acoustic signal recognition are presented. An original method of the shift in acoustic environments momenta is as well given in the work; the method is based on employing signals generated by the acoustic signals recognizers. Once the momentum of change in the acoustic environment characteristics is determined, effective methods for acoustic signal recognizer’s adaptation to recognizing acoustic signals in the environment possessing new acoustic characteristics are issued. The developed experimental system allowing exploration of various acoustic signal recognition situations by adapting to the changed acoustic environment characteristics is described. Results of the experimental investigations conducted are... [to full text] / Žmonių mobilumui augant jiems tenka dirbti įvairiose aplinkose. Naudojama šnekos signalų atpažinimo įranga net ir skirtingose aplinkose turi užtikrinti tam tikro lygio signalų atpažinimo kokybę, tikslumą. Besiskiriančios aplinkų savybės gali sukelti nepriimtinus atpažinimo rezultatus. Darbo tikslas – išanalizuoti akustinių signalų atpažinimo įrenginio galimybes prisitaikyti prie kintančių aplinkos sąlygų bei pasiūlyti konstruktyvią prisitaikymo prie pakitusių aplinkos sąlygų metodiką. Darbe aprašomas akustinių signalų atpažintuvų prisitaikymo prie kintančių akustinių erdvių teorinis modelis. Pristatomos uždarų aplinkų akustinių savybių, įtakojančių akustinių signalų atpažinimą, vertinimo priemonės. Pateikiamas originalus akustinių aplinkų pasikeitimo momentų atpažinimo metodas, grindžiamas akustinių signalų atpažintuvų generuojamų signalų panaudojimu. Nustačius akustinių aplinkos savybių pasikeitimo momentą, pateikiami konstruktyvūs metodai akustinių signalų atpažinimo įrenginiui prisitaikyti atpažinti naujomis akustinėmis savybėmis pasižyminčioje aplinkoje generuojamus akustinius signalus. Aprašoma sukurta eksperimentinė sistema, kurios pagalba galima tirti įvairias akustinių signalų atpažinimo situacijas, prisitaikant prie pakitusių akustinių aplinkų savybių. Pateikiami atliktų eksperimentinių tyrimų rezultatai.