Программный комплекс для исследования речевых сигналов

Авторы и правообладатели:

• Репьюк Н. С. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)
• Конев А. А. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)

• 1. Анализ рынка речевых технологий и распознавания речи в мире [Электронный ресурс]: сайт Fortune Business Insights. – URL: https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/speech-and-voice-recognitionmarket-101382, свободный (дата обращения: 10.11.2024).
• 2. Bhatt S. Continuous Speech Recognition Technologies – A Review / S. Bhatt, A. Jain, A. Dev // Recent Developments in Acoustics. – 2021. – Р. 85–94.
• 3. Катаев М.Ю. Методика распознавания речевых команд в школьных информационных системах // Речевые технологии. – 2024. – № 1. – С. 18–34.
• 4. Truslow E. KlattWare tools for acoustic analysis of speech signals / E. Truslow, H.M. Hanson // The Journal of the Acoustical Society of America. – 2010. – Vol. 128, No. 4. – P. 2290.
• 5. Martin P. WinPitchPro. A Tool for Text to Speech Alignment and Prosodic Analysis // Speech Prosody. – 2004. – P. 1–4.
• 6. Haubold A. Alignment of speech to highly imperfect text transcriptions / A. Haubold, J.R. Kender // 2007 IEEE International Conference on Multimedia and Expo. – 2007. – P. 1–4. DOI: 10.1109/ICME.2007.4284627.
• 7. Mohammed A.A. Fundamental Frequency and Jitter Percent in MDVP and PRAAT / A.A. Mohammed, A. Nagy // J. Voice. – 2023. – Vol. 37, No. 4. – P. 496–503.
• 8. Oğuz H. Comparison of results in two acoustic analysis programs: Praat and MDVP / H. Oğuz, M.A. Kiliç, M.A. Şafak // Turkish Journal of Medical Sciences. – 2011. – Vol. 41, No. 5. – P. 835–841.
• 9. Voice disorders in severe obstructive sleep apnea patients and comparison of two acoustic analysis software programs: MDVP and Praat / M. Wei, J. Du, X. Wang, H. Lu, W. Wang, P. Lin // Sleep Breath. – 2021. – Vol. 25, No. 1. – P. 433–439.
• 10. Perturbation measures of voice: a comparative study between Multi-Dimensional Voice Program and Praat / Y. Maryn, P. Corthals, M. De Bodt, P. Van Cauwenberge, D. Deliyski // Folia Phoniatr Logop. – 2009. – Vol. 61, No. 4. – P. 217–226.
• 11. Ofer A. A clinical comparison between two acoustic analysis softwares: MDVP and Praat // Biomedical Signal Processing and Control. – 2009. – Vol. 4, No. 3. – P. 202–205.
• 12. Multidimensional Voice Program (MDVP) and amplitude variation parameters in euphonic adult subjects. Normative study / M. Nicastri, G. Chiarella, L.V. Gallo, M. Catalano, E. Cassandro // Acta otorhinolaryngol Ital. – 2004. – Vol. 24. – P. 337–341.
• 13. A Comparison of Healthy and Disordered Voices Using Multi-Dimensional Voice Program, Praat, and TF32 / L.-C. Keung, K. Richardson, D. S. Matheron, V. MartelSauvageau // Journal of Voice. – 2024. – Vol. 38, No. 4. – P. 23–38.
• 14. Мырадов М.Т. Современные технологии распознавания речи / М.Т. Мырадов, С.Н. Назарова // Наука и мировоззрение. – 2024. – № 1 (23). – С. 301–305.
• 15. Якимук А.Ю. Программный комплекс для автоматизации моделирования сегментации речевых сигналов и вокальных исполнений / А.Ю. Якимук, А.А. Конев, А.О. Осипов // Вестник Иркут. гос. техн. ун-та. – 2017. – Т. 21, № 10 (129). – С. 53–64.
• 16. Конев А.А. Модель и алгоритмы анализа и сегментации речевого сигнала: автореф. дис. … канд. техн. наук. – Томск, 2007. – 20 с.
• 17. Конев А.А. Сегментация речевых сигналов на вокализованные и невокализованные участки на основе одновременной маскировки / А.А. Конев, Р. В. Мещеряков, Е.Ю. Костюченко // Автометрия. – 2018. – Т. 54, № 4. – С. 51–57.