Отрывок: Пример первого речевого сообщения и его спектра Рис. 2. Пример второго речевого сообщения и его спектра Затем временные представления с дискретизацией на 1024 отсчета смешивались с белым гауссовским шумом с различными дисперсиями. Для использования сверточных нейронных сетей, распространенных в распознавании изображений [6], было реализовано построение корреляционных портретов. Была написана специальная функция для получения корреляционных портретов по дискретным отсчетам си...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Андриянов Н. А. | ru |
dc.contributor.author | Андриянов Д. А. | ru |
dc.coverage.spatial | дважды стохастический фильтр | ru |
dc.coverage.spatial | автокорреляционный портрет | ru |
dc.coverage.spatial | радиообмен | ru |
dc.coverage.spatial | рекуррентные сети | ru |
dc.coverage.spatial | распознавание речи | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные нейронные сети | ru |
dc.creator | Андриянов Н. А., Андриянов Д. А. | ru |
dc.date.accessioned | 2023-10-03 15:46:28 | - |
dc.date.available | 2023-10-03 15:46:28 | - |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\541493 | ru |
dc.identifier.citation | Андриянов, Н. А. Распознавание речевых сообщений радиообмена методами глубокого обучения с предварительной фильтрацией / Н. А. Андриянов, Д. А. Андриянов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 4: Искусственный интеллект / под. ред. А. В. Никонорова. - 2023. - С. 042122. | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Raspoznavanie-rechevyh-soobshenii-radioobmena-metodami-glubokogo-obucheniya-s-predvaritelnoi-filtraciei-105739 | - |
dc.description.abstract | Рассмотрена задача распознавания речевых сообщений радиообмена в условиях действия помеховой обстановки. Сравнение выполняется для рекуррентных нейронных сетей и для сверточных нейронных сетей при обработке автокорреляционных портретов. Применение сверточных нейронных сетей обеспечивает повышение эффективностираспознавания на 2-3%, а в условиях фильтрации повышает качество на 10-15% при разном уровне шума. Дополнительная предварительная фильтрация на базедважды стохастического фильтра улучшает результаты. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 | ru |
dc.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 4 : Искусственный интеллект | ru |
dc.title | Распознавание речевых сообщений радиообмена методами глубокого обучения с предварительной фильтрацией | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 042122 | ru |
dc.citation.volume | 4 | ru |
dc.textpart | Пример первого речевого сообщения и его спектра Рис. 2. Пример второго речевого сообщения и его спектра Затем временные представления с дискретизацией на 1024 отсчета смешивались с белым гауссовским шумом с различными дисперсиями. Для использования сверточных нейронных сетей, распространенных в распознавании изображений [6], было реализовано построение корреляционных портретов. Была написана специальная функция для получения корреляционных портретов по дискретным отсчетам си... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1920-9_2023-042122.pdf | 259.69 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.