УДК 004.934:004.934.2 ОСОБЕННОСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ГОЛОСОВЫХ И ГЛУХИХ ФОНЕМ РУССКОГО ЯЗЫКА 2013 г. И.Ю. Беликов Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт) South-Russian State Technical University (Novocherkassk Polytechnic Institute) Описываются особенности фонемной классификации русского языка на основе нечеткой логики для голосовых и глухих фонем с вероятностной оценкой. <...> Приводятся результаты классификации слитной речи и возможные варианты развития предлагаемых методов. <...> Ключевые слова: фонемная классификация; фонемная модель речи; нечеткая логика; формантные признаки; акустические свойства речи. <...> Для фонемной модели речи существуют проблемы описания фонемных признаков, разделения фонем, поиска их границ. <...> Во многих случаях фонемы не имеют четких границ или могут иметь нечеткий фонемный переход, если фонемы имеют схожие места речевого образования [1]. <...> В данной работе предлагается использовать результат метода разделения на фонемные группы при помощи бинарного дерева решений [2]. <...> Для этого используются границы различных частотных интервалов энергии спектра. <...> Полезный сигнал в данном случае можно выделять при помощи вычисления энтропии. <...> В качестве анализируемой величины берется мгновенный спектр энергии сигнала в окне M, определяющем размер сегмента, представленный формулой M S i Q i m ( ) ( , ) m 0 2 , где 0 i k , Q ( , )i m – значение вейвлет-коэффициентов Хаара [2]. <...> Полученная функция представляет собой функцию плотности вероятности спектра, которая подвергается анализу аналитической формулой: d i 0, ( ) ; d i ( ) ( ),иначе, d i где – граница плотности вероятности спектра полезного сигнала и шума окружающей среды (паузы). <...> В дополнительной очистке сигнал не нуждается, так как это происходит в процессе вычисления спектра на основе вейвлет-преобразования Хаара. <...> В заключение считается энтропия (как мера неопределенности или беспорядка в некотором распределении) спектральной <...>