Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии УДК 621.391 О.Н. КАТКОВ УМЕНЬШЕНИЕ СТРУКТУРНОЙ СЛОЖНОСТИ ДИНАМИЧЕСКОЙ НЕЙРОСЕТИ ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ РЕЧИ В данной статье рассмотрено решение задачи распознавания речевого сигнала с использованием иерархической динамической нейронной сети. <...> Для уменьшения ее структурной сложности предложена функциональная схема устройства сокращения информационной избыточности речи. <...> В статье представлен алгоритм исключения неинформативных параметров речевого сигнала, основанный на учете его статистических характеристик. <...> Предлагаемое решение может быть использовано при построении систем верификации по голосу, функционирующих в реальном масштабе времени. <...> Ключевые слова: система распознавания, иерархическая динамическая нейронная сеть, речевой сигнал, информационная избыточность речи, статистические характеристики. <...> В настоящее время наблюдается бурный рост интереса к системам распознавания абонентов по индивидуальным особенностям речи, основанных на нейронных сетях, позволяющих учитывать статистические характеристики речевых сигналов. <...> Одной из важнейших проблем при создании таких систем является высокая сложность структуры нейросети, обусловленная изменяющимися во времени параметрами речевого сигнала. <...> Общим недостатком традиционных нейронных сетей является то, что их предварительное обучение требует больших вычислительных и временных затрат, что не всегда приводит к оптимальному результату [1]. <...> Так, помимо ловушек локального экстремума, алгоритмы обучения могут приводить сеть в состояния насыщения, коллапса и другие критические состояния, когда изменение параметров сети не приводит к дальнейшему уменьшению ошибки распознавания абонентов. <...> Трудности применения традиционных нейронных сетей в системах распознавания речи и автоматизированных системах с речевым управлением обусловлены спецификой динамической природы речевого <...>