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.