Научно-технический журнал УДК 004.934.1’1 К.В. ПЛЕТНЕВ, Д.Е. ПРОЗОРОВ АНАЛИЗ МЕТОДА МАРКОВСКОЙ ПАРАМЕТРИЗАЦИИ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ В статье рассмотрена марковская модель речевого сигнала. <...> Предложен метод параметризации речевого сигнала, основанный на использовании модели простой цепи Маркова. <...> Произведена оценка эффективности предлагаемого метода в системах распознавания изолированных команд по сравнению с методом параметризации мел-кепстральными коэффициентами. <...> ВВЕДЕНИЕ Речевые технологии широко используются для построения справочных и поисковых систем, систем интерактивного обучения иностранным языкам, голосового управления сложными техническими системами и т.д. <...> Одной из наиболее важных задач в области речевых технологий является задача автоматического распознавания речи (АРР). <...> Существенное влияние на эффективность АРР оказывают методы, используемые на этапе параметризации речевого сигнала [1]. <...> В общем виде задача параметризации речевого сигнала состоит в выделении наиболее информативных признаков сигнала, позволяющих различать вокализованные участки речи. <...> Рассматриваемая задача давно известна и имеет ряд решений, среди которых наиболее распространены методы, использующие кепстральные преобразования в частотной или временной области [1-4, 12, 13]. <...> Методы параметризации, основанные на кепстральных преобразованиях, пригодны для обработки сигналов, записанных в шумных помещениях [5], однако сравнительно высокая вычислительная сложность этих методов и большое количество рассчитываемых параметров негативно влияют на производительность систем АРР [2]. <...> Поэтому в условиях широкого распространения встраиваемых систем с малой энергоемкостью и мобильных приложений, реализующих речевые технологии, возникает необходимость в разработке и анализе методов параметризации речевых сигналов с относительно невысокими требованиями к объемам памяти и вычислительным ресурсам. <...> В данной работе <...>