Второй этап измерения разборчивости речи методом парных сравнений - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

1. На втором этапе измерений узнаваемости голоса диктора методом парных сравнений, определяется величина предпочтения одного из сравниваемых речевых сигналов РС" по узнаваемости голоса диктора,

Вычисления проводятся по формуле:

(3.22.)

Где - величина предпочтения;

- число случаев предпочтения узнаваемости голоса диктора одного тракта перед другим, в процентах; - число единичных измерений.

В рамках проводимых исследований: - сколько раз один аудитор предпочел узнаваемость голоса диктора при PC", в сравниваемых РС, %

- одна единица измерения таким образом одна фраза это семь единиц измерения (7 фраз).

Так, например, величина предпочтения речевых сигналов (тестовых фраз) обработанных разработанным алгоритмом очистки речевых сигналов (РС"), по отношению к речевым сигналам (тестовым фразам) с внесенной помехой (РС'), у первого аудитора (А1), прослушавшего первого диктора (Д1), с внесенной тоновой помехой 50 Гц, составляет:

В дальнейшем величины предпочтения, РС", по отношению к РС' (тоновая помеха 50 Гц, тоновая помеха 100 Гц, тоновая помеха 2000 Гц, белый шум, розовый шум), вычислялись по формуле (3.22.). Результаты вычислений приведены в таблице 3.4.

Таблица 3.4. Результат величин предпочтения РС", по отношению к РС'

Тональная помеха 50 Гц, %
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	100	100	100	100	85,7	100	85,7	100	100	100	85,7	100	100	100	71,4
Д2	100	85,7	85,7	85,7	100	100	100	100	85,7	100	100	100	100	100	85,7
Д3	100	100	100	100	100	100	85,7	100	85,7	85,7	85,7	100	85,7	71,4	100
Д4	85,7	71,4	100	85,7	100	85,7	71,4	85,7	100	85,7	100	85,7	85,7	85,7	100
Д5	100	100	100	100	85,7	100	100	100	100	100	100	85,7	100	100	100
Тональная помеха 100 Гц, %
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	71,4	85,7	100	85,7	85,7	100	71,4	85,7	85,7	85,7	71,4	85,7	100	100	85,7
Д2	71,4	71,4	71,4	71,4	85,7	85,7	100	71,4	71,4	85,7	85,7	100	85,7	85,7	71,4
Д3	85,7	100	85,7	100	71,4	71,4	85,7	71,4	100	71,4	85,7	85,7	100	71,4	71,4
Д4	71,4	85,7	85,7	85,7	71,4	85,7	85,7	85,7	85,7	71,4	71,4	85,7	71,4	85,7	100
Д5	100	71,4	71,4	71,4	85,7	71,4	71,4	85,7	71,4	100	100	71,4	71,4	71,4	85,7
Тональная помеха 2000 Гц, %
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	85,7	100	85,7	100	85,7	85,7	71,4	85,7	100	71,4	100	71,4	100	85,7	100
Д2	85,7	100	100	100	100	100	100	100	71,4	100	85,7	100	85,7	85,7	71,4
Д3	71,4	85,7	71,4	85,7	85,7	71,4	85,7	71,4	85,7	85,7	100	85,7	85,7	71,4	85,7
Д4	85,7	85,7	85,7	85,7	100	85,7	85,7	85,7	85,7	85,7	85,7	100	85,7	100	85,74
Д5	100	71,4	100	85,7	85,7	100	100	85,7	100	100	100	100	85,7	100	100
Белый шум, %
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	85,7	100	100	71,4	71,4	100	71,4	85,7	85,7	85,7	85,7	71,4	85,7	85,7	85,7
Д2	100	100	85,7	71,4	100	71,4	71,4	100	100	85,7	71,4	100	71,4	100	71,4
Д3	71,4	71,4	71,4	85,7	100	85,7	85,7	71,4	85,7	85,7	100	85,7	85,7	71,4	100
Д4	85,7	71,4	85,7	100	71,4	71,4	85,7	71,4	71,4	100	85,7	71,4	71,4	71,4	71,4
Д5	71,4	85,7	71,4	85,7	85,7	100	100	85,7	85,7	100	71,4	100	71,4	100	71,4
Розовый шум, %
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	85,7	85,7	71,4	100	85,7	100	85,7	85,7	100	85,7	85,7	71,4	85,7	100	71,4
Д2	85,7	100	100	85,7	100	85,7	00	85,7	85,7	100	71,4	100	100	85,7	100
Д3	85,7	85,7	85,7	85,7	85,7	85,7	71,4	85,7	85,7	100	100	85,7	85,7	85,7	85,7
Д4	100	100	85,7	100	85,7	100	85,7	71,4	71,4	71,4	100	85,7	85,7	100	85,7
Д5	85,7	85,7	100	100	85,7	85,7	100	85,7	100	85,7	85,7	100	71,4	85,7	100

Исходя из величин предпочтения РС" узнаваемости голоса диктора, вычисляем величины не предпочтенных фраз РС' (с внесенной помехой) по формуле:

(3.24.)

Полученные результаты занесены в таблицу 3.5.

Таблица 3.5. Результат величин предпочтения РС' по отношению к РС"

Тональная помеха 50 Гц
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	0	0	0	0	14,3	0	14,3	0	0	0	14,3	0	0	0	28,6
Д2	0	14,3	14,3	14,3	0	0	0	0	14,3	0	0	0	0	0	14,3
Д3	0	0	0	0	0	0	14,3	0	14,3	14,3	14,3	0	14,3	28,6	0
Д4	14,3	28,6	0	14,3	0	14,3	28,6	14,3	0	14,3	0	14,3	14,3	14,3	0
Д5	0	0	0	0	14,3	0	0	0	0	0	0	14,3	0	0	0
Тональная помеха 100 Гц
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	28,6	14,3	0	14,3	14,3	0	28,6	14,3	14,3	14,3	28,6	14,3	0	0	14,3
Д2	28,6	28,6	28,6	28,6	14,3	14,3	0	28,6	14,3	14,3	14,3	0	14,3	14,3	28,6
Д3	14,3	0	14,3	0	28,6	28,6	14,3	28,6	0	14,3	14,3	14,3	0	28,6	28,6
Д4	28,6	14,3	14,3	14,3	28,6	14,3	14,3	14,3	14,3	28,6	28,6	14,3	28,6	14,3	0
Д5	0	28,6	28,6	28,6	14,3	28,6	28,6	14,3	28,6	0	0	28,6	28,6	28,6	14,3
Тональная помеха 2000 Гц
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	14,3	0	14,3	0	14,3	14,3	28,6	14,3	0	28,6	0	28,6	0	14,3	0
Д2	14,3	0	0	0	0	0	0	0	28,6	0	14,3	0	14,3	14,3	28,6
Д3	28,6	14,3	28,6	14,3	14,3	28,6	14,3	28,6	14,3	14,3	0	14,3	14,3	28,6	14,3
Д4	14,3	14,3	14,3	14,3	0	14,3	14,3	14,3	14,3	14,3	14,3	0	14,3	0	14,3
Д5	0	28,6	0	14,3	14,3	0	0	14,3	0	0	0	0	14,3	0	0
Белый шум
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	14,3	0	0	28,6	28,6	0	28,6	14,3	14,3	14,3	14,3	28,6	14,3	14,3	14,3
Д2	0	0	14,3	28,6	0	28,6	28,6	0	0	14,3	14,3	0	28,6	0	28,6
Д3	28,6	28,6	28,6	14,3	0	14,3	14,3	28,6	14,3	14,3	0	14,3	14,3	28,6	0
Д4	14,3	28,6	14,3	0	28,6	28,6	14,3	28,6	28,6	0	14,3	28,6	28,6	28,6	28,6
Д5	28,6	14,3	28,6	14,3	14,3	0	0	14,3	14,3	0	28,6	0	28,6	0	28,6
Розовый шум
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	14,3	14,3	28,6	0	14,3	0	14,3	14,3	0	14,3	14,3	28,6	14,3	0	28,6
Д2	14,3	0	0	14,3	0	14,3	0	14,3	14,3	0	28,6	0	0	14,3	0
Д3	14,3	14,3	14,3	14,3	14,3	14,3	28,6	14,3	14,3	0	0	14,3	14,3	14,3	14,3
Д4	0	0	14,3	0	14,3	0	14,3	28,6	28,6	28,6	0	14,3	14,3	0	14,3
Д5	14,3	14,3	0	0	14,3	14,3	0	14,3	0	14,3	14,3	0	28,6	14,3	0

Далее вычисляется заметность различия (В) РС" и РС' по формуле:

(3.25.)

Полученные результаты представлены в таблице 3.6.

Таблица 3.6. Заметность различия РС" - РС'

Тональная помеха 50 Гц, %
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	100	100	100	100	71,4	100	71,4	100	100	100	71,4	100	100	100	42,8
Д2	100	71,4	71,4	71,4	100	100	100	100	71,4	100	100	100	100	100	71,4
Д3	100	100	100	100	100	100	71,4	100	71,4	71,4	71,4	100	71,4	42,8	100
Д4	71,4	42,8	100	71,4	100	71,4	42,8	71,4	100	71,4	100	71,4	71,4	71,4	100
Д5	100	100	100	100	42,8	100	100	100	100	100	100	71,4	100	100	100
Итого 100% - 48, 71,4% - 22, 42,8% - 5
Тональная помеха 100 Гц, %
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	42,8	71,4	100	71,4	71,4	100	42,8	71,4	71,4	71,4	42,8	71,4	100	100	71,4
Д2	42,8	42,8	42,8	42,8	71,4	71,4	100	42,8	71,4	71,4	71,4	100	71,4	71,4	42,8
Д3	71,4	100	71,4	100	42,8	42,8	71,4	42,8	100	42,8	71,4	71,4	100	42,8	42,8
Д4	42,8	71,4	71,4	71,4	42,8	71,4	71,4	71,4	71,4	42,8	42,8	71,4	42,8	71,4	100
Д5	100	42,8	42,8	42,8	71,4	42,8	42,8	71,4	42,8	100	100	42,8	42,8	42,8	71,4
Итого 100% - 14, 71,4% -32, 42,8% - 29
Тональная помеха 2000 Гц, %
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	71,4	100	71,4	100	71,4	71,4	42,8	71,4	100	42,8	100	42,8	100	71,4	100
Д2	71,4	100	100	100	100	100	100	100	42,8	100	71,4	100	71,4	71,4	42,8
Д3	42,8	71,4	42,8	71,4	71,4	42,8	71,4	42,8	71,4	71,4	100	71,4	71,4	42,8	71,4
Д4	71,4	71,4	71,4	71,4	100	71,4	71,4	71,4	71,4	71,4	71,4	100	71,4	100	71,4
Д5	100	42,8	100	71,4	71,4	100	100	71,4	100	100	100	100	71,4	100	100
Итого 100% - 29, 71,4% - 35, 42,8% - 11
Белый шум, %
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	71,4	100	100	42,8	42,8	100	42,8	71,4	71,4	71,4	71,4	42,8	71,4	71,4	71,4
Д2	100	100	71,4	42,8	100	42,8	42,8	100	100	71,4	42,8	100	42,8	100	42,8
Д3	42,8	42,8	42,8	71,4	100	42,8	71,4	42,8	71,4	71,4	100	71,4	71,4	42,8	100
Д4	71,4	42,8	71,4	100	42,8	42,8	71,4	42,8	42,8	100	71,4	42,8	42,8	42,8	42,8
Д5	42,8	71,4	42,8	71,4	71,4	100	100	71,4	71,4	100	42,8	100	42,8	100	42,8
Итого 100% - 20, 71,4% - 25, 42,8% - 30
Розовый шум, %
А1	А2	А3	А4	А5	А6	А7	А8	А9	А10	А11	А12	А13	А14	А15
Д1	71,4	71,4	42,8	100	71,4	100	71,4	71,4	100	71,4	71,4	42,8	71,4	100	42,8
Д2	71,4	100	100	71,4	100	71,4	1 00	71,4	71,4	100	42,8	100	100	71,4	100
Д3	71,4	71,4	71,4	71,4	71,4	71,4	42,8	71,4	71,4	100	100	71,4	71,4	71,4	71,4
Д4	100	100	71,4	100	71,4	100	71,4	42,8	42,8	42,8	100	71,4	71,4	100	71,4
Д5	71,4	71,4	100	100	71,4	71,4	100	71,4	100	71,4	71,4	100	42,8	71,4	100
Итого 100% - 26, 71,4% - 40, 42,8% - 9

Сравнивая результаты, приведенные в таблице 3.6., с нормой заметности (ГОСТ Р 50840-95) приведенной в таблице 3.7, присваиваем характеристику и степень заметности различия речевых сигналов.

Таблица 3.7. Нормы заметности

Степень заметности	Характеристика	Норма заметности (%)
0 1 2 3	Незаметно Едва заметно Заметно Сильно заметно	<57,5 58-65 66-75 >75

Полученные показатели заносим в таблицу 3.8.

Таблица 3.8. Присвоенные характеристики и степени заметности

Характеристика / Степень заметности
Незаметно / 0	Едва заметно / 1	Заметно / 2	Сильно заметно / 3
Тональная помеха 50 Гц	5 (6,6%)	22 (29,3%)	48 (64%)
Тональная помеха 100 Гц	29 (38,6%)	32 (42,6%)	14 (18,6%)
Тональная помеха 2000 Гц	11 (14,6%)	35 (46,6%)	29 (38,6%)
Белый шум	30 (40%)	25 (33,3%)	20 (26,6%)
Розовый шум	9 (12%)	40 (53,3%)	26 (34,6%)

По результатам таблицы 3.8. построим график "Доли предпочтений" рис. 3.4.

Рис.3.4 Доли предпочтений

Большинство аудиторов, при прослушивании речевых сигналов с внесенной помехой, и речевых сигналов с произведенной очисткой, при измерении узнаваемости голоса диктора, отдали свое предпочтение РС" (речевым сигналам обработанным разработанным алгоритмом очистки).

Из таблицы 3.8. и можно увидеть, что:

- Разница сравниваемых речевых сигналов с внесенной тональной помехой 50 Гц и очищенных от нее - самая существенная и составляет 64%. В соответствие с ГОСТ Р 50840-95, ей присваивается 3я степень заметности и характеристика "сильно заметно", что свидетельствует об эффективности очистки по отношению к данной помехе/шуму; - Также, разработанный алгоритм оказался достаточно эффективен и к речевым сигналам с внесенными помехами: 2000 Гц и розовый шум.

Разница сравниваемых РС" и РС' составляет 35% (2000 Гц) и 40% (розовый шум), в соответствие с ГОСТ Р 50840-95, им присваивается 2я степень заметности и характеристика "заметно".

- Менее эффективен, разработанный алгоритм оказался к тональной помехе 100 Гц и белому шуму. Разница результата сравнения РС" и РС' в условиях белого шума в 40% случаев была незаметной, в соответствии с ГОСТ Р 50840-95 присваивается степень заметности 0. В условиях тональной помехи 100 Гц разница в 38,6% случаев была незаметной (нулевая степень заметности) и 42,6% случаев заметной (2я степень заметности, в соответствие с ГОСТ Р 50840-95). - Усредняя сумму всех предпочтений, можно сделать вывод, что общая средняя характеристика присваиваемая разнице сравниваемых результатов, в соответствие с ГОСТ Р 50840-95 эквивалентна "заметно", с присвоением степени заметности - 2 (рис.3.4.)

На основании приведенных выводов, можно судить о достаточно высокой величине очищенных речевых сигналов, перед зашумленными, что свидетельствует о хорошем качестве и эффективности произведенной очистки с помощью исследуемого алгоритма очистки речевых сигналов.

4. Организационно-экономическая часть

Похожие статьи

• Оценка качества очистки речевого сигнала артикуляционным методом измерения разборчивости, Первый этап измерения разборчивости речи артикуляционным методом - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Измерения проводятся бригадой операторов в составе: трех дикторов: двое мужчин и одна женщина (далее Д1, Д2 и Д3); трех аудиторов: двое женщин и мужчина...

• Оценка качества очистки речевого сигнала методом парных сравнений, Первый этап измерения разборчивости речи методом парных сравнений - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Измерения узнаваемости голоса диктора методом парных сравнений проводит бригада операторов в составе: пяти дикторов: трех мужчин и двух женщин (далее Д1,...

• Второй этап измерения разборчивости речи артикуляционным методом - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  На втором этапе измерений речи артикуляционным методом проводится цикл измерений. Цикл измерений включает в себя результат приема всех аудиторов от всех...

• Методы, основанные на использовании закономерностей восприятия речевого слуха человеком - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  В основе развития этого класса методов лежит утверждение, что анализ речи, основанный на модели слуха человека, будет более успешным, чем анализ,...

• Задачи шумоочистки речевых сигналов, анализ методов их решения, Обзор существующих методов и алгоритмов очистки речевого сигнала - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  В настоящей главе анализируются особенности, свойства и характеристики речевых сигналов. Виды шумов акустических помех и искажений, а так же особенности...

• Оценка качества очистки речевого сигнала разработанным алгоритмом в соответствии в существующими государственными стандартами, Определения эффективности очистки речевых сигналов разработанным алгоритмом - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  В настоящей главе проводится оценка качества очистки речевых сигналов от стационарных и квазистационарных шумов непрерывных импульсных помех и искажений...

• Разработка оптимального алгоритма очистки речевого сигнала, методы, основанные на вычитании амплитудных спектров, Методы, основанные на оценке спектральных характеристик шума - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  В настоящей главе анализируются особенности методов, основанных на вычитании амплитудных спектров, для очистки речевых сигналов от стационарных и...

• Методы, основанные на использовании, отдельных характерных свойств речевого сигнала - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  К методам этого типа относятся, прежде всего, класс методов обработки зашумленных речевых сигналов, которые используют квазипериодичность речевого...

• Методы, основанные на использовании статистических моделей речевых сигналов, Во временной области - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Во временной области Класс методов цифровой обработки зашумленных речевых сигналов, который основан на построении математических моделей речевых сигналов...

• Введение - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Алгоритм очистка речевой сигнал Записанный или передаваемый по проводным или радиоканалам с помощью различных технических средств, звуковой, в частности,...

• Разработка схемы работы программы, Разработка программной реализации алгоритма спектрального вычитания в среде MatLab - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  На основании разработанных этапов работы алгоритма спектрального вычитания и в соответствии ГОСТ 19.701-90 (ИСО 5807-85) "Схемы алгоритмов, программ,...

• Динамическое шумоподавление - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Для решения практической задачи шумоочистки целесообразно использовать методы динамического шумоподавления, основанные на использовании характеристик...

• Адаптивные компенсаторы помех - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Этот класс методов цифровой обработки зашумленных сигналов основан на использовании, помимо собственно зашумленного сигнала, который подлежит очистке,...

• Разработка этапов алгоритма спектрального вычитания - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Этап 1. Пусть имеется исходный зашумленный сигнал, состоящий из чистого речевого сигнала и некоррелированного аддитивного шума, который определяется...

• Методы борьбы с "музыкальным тоном" - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Одна из проблем метода спектрального вычитания - так назывемый " Музыкальный Тон" . Он появляется вследствие того, что коэффициенты STFT шумовых сигналов...

• Метод оценивания минимальной среднеквадратической ошибки - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Описываемый алгоритм (оригинальное название Minimum Mean-Square Error estimation) впервые был предложен в работе. Как и вычитание спектров алгоритм...

• С использованием аппарата скрытых марковских моделей - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Другим классом методов обработки зашумленных речевых сигналов основанных на использовании статистических моделей речевого сигнала являются методы, в...

• Характеристика продукта - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Разработанная система средств очистки речевого сигнала предназначена для получения высококачественного речевого сигнала. Основной задачей системы...

• Спектральные характеристики шума (вычитание амплитудных спектров) - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Наиболее часто используемыми методами, основанными на использовании спектральных характеристик шума, являются методы, реализующие различные модификации...

• Анализ напряженности труда - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Напряженность трудового процесса оценивают в соответствии с настоящими "Гигиеническими критериями оценки условий труда по показателям вредности и...

• Экономическая оценка проекта - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  1. Календарное планирование. Опытно-конструкторская разработка (ОКР) в себя пять этапов: 1. Техническое задание 2. Техническое предложение 3. Эскизный...

• Пожарная безопасность - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Особое внимание к пожарной безопасности является обоснованным, так как в случае пожара будет нанесен значительный материальный ущерб (даже если в...

• Обеспечение безопасных условий труда разработчика при работе на ПЭВМ - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

  Опасным производственным фактором называется такой производственный фактор, воздействие которого на работающего в определенных условиях ведет к травме...

• Экспериментальные наблюдения и измерения искажений сигналов в аналоговых ВОСПИ., Исследование искажений радиосигнала в аналоговой ВОСПИ и одномодовым ВОК - Разработка фотоприемного устройства волоконно-оптических систем передачи информации диапазона ДЦВ

  Экспериментальные исследования искажений сигнала производились двухмодовым и одномодовым методами. В качестве регистрирующей аппаратуры использовался...

• Статистический метод фильтрации речевого сигнала - Фильтрация зашумленного речевого сигнала

  Предложен эффективный метод фильтрации речевого сигнала, использующий статистику распределения амплитуды вейвлет-коэффициентов на каждом i-м уровне...

• Метод сравнения с мерой - Структурные методы повышения точности средств измерения

  Метод сравнения с мерой основан на том, что размер измеряемой величины сравнивают с помощью компаратора с размером величины, воспроизводимой мерой, а...

• Оптимальная оценка амплитуды сигнала - Измерения параметров сигнала

  Представим сигнал в таком виде: , Где А - оцениваемая амплитуда; C ( T ) - сигнал с единичной амплитудой. Тогда выборка содержит два слагаемых: , Где, в...

• Оптимизация по критерию максимума отношения сигнал/шум - Оптимальные линейные системы

  Рассмотрим, аналогично 4.1.1, обработку сигнала на фоне "белого шума" , по-прежнему используя в качестве критерия оптимальности критерий максимума...

• Использование тестовых сигналов - Структурные методы повышения точности средств измерения

  Тестовые методы повышения точности измерений применяются в различных измерительных системах для измерений как электрических, так и неэлектрических...

• Методы получения оценок параметров - Измерения параметров сигнала

  Многие важные задачи обработки сигналов сводятся к получению статистических выводов относительно всех или некоторых неизвестных параметров сигналов. При...

• Автоматизация измерительных процедур, Внедрение способов контроля работоспособного состояния средств измерений в процессе их эксплуатации, Разработка или совершенствование методик выполнения измерений - Структурные методы повышения точности средств измерения

  Такое мероприятие помимо снижения трудоемкости измерений способствует исключению субъективных погрешностей, возникающих при обработке диаграмм,...

• Охрана труда, Действие электрического тока на организм - Исследование и разработка устройства измерения и регулирования уровня минеральной воды в скважине

  Электробезопасность Электричество широко применяется во всех отраслях народного хозяйства, в быту, в медицине и т. д. Поэтому вопросам...

• Анализ результатов оценивания погрешности измерений, Основные способы и методы повышения точности измерений. Замена средства измерений на более точное (приобретение или разработка специальных средств измерений) - Структурные методы повышения точности средств измерения

  Для большинства измерений, выполняемых в системах управления технологическими процессами, оценивание погрешности измерений и ее составляющих производится...

• Цифровое представление звуковых сигналов, Отличия цифрового представления сигналов от аналогового - Современные звуковые карты. Методы позиционирования и сжатия звука

  Отличия цифрового представления сигналов от аналогового Традиционное аналоговое представление сигналов основано на подобии (аналогичности) электрических...

• Обзор методов построения аналогичных устройств - Проектирование усилителей электрических сигналов

  Усилителями постоянного тока (УПТ) называются устройства, предназначенные для усиления медленно изменяющихся сигналов вплоть до нулевой частоты. На рис....

• Исследование маневрирования на перекрестке проспект Победы - улица Кирова г. Гомеля - Разработка мероприятий по снижению числа и тяжести ДТП в переходных интервалах на регулируемых перекрестках

  Обследование перекрестка проводилось в будний день с 16.30 до 18.30 часов дня. Подсчет маневров (торможение, остановка, трогание с места, разгон,...

• Особенности методов разностного квантования аналоговых сигналов - Особенности использования методов цифровой обработки аналоговых сигналов

  Между соседними отсчетами речевого сигнала имеется значительная корреляция, которая слабо убывает по мере увеличения интервала между отсчетами. Это...

• Метод обратного преобразования - Структурные методы повышения точности средств измерения

  Этот метод применяется при автоматической коррекции погрешности средств измерений. Для реализации этого метода используется обратный преобразователь,...

• Особенности квантования мгновенных значений сигнала - Особенности использования методов цифровой обработки аналоговых сигналов

  В процессе квантования по уровню значение каждого АИМ-отсчета заменяется ближайшим разрешенным значением. Характеристиками квантующего устройства...

• Оценка качества восстановленного речевого сигнала. - Фильтрация зашумленного речевого сигнала

  Оценка качества речевого сигнала является важной задачей. Отношение сигнал/шум ( ОСШ ), являющееся одной из наиболее распространенных объективных мер для...

Второй этап измерения разборчивости речи методом парных сравнений - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

Предыдущая | Следующая