Inventory number IRN Number of state registration
0324РК01602 AP22684173-KC-24 0124РК00349
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Краткие сведения Gratis Number of implementation: 0
Not implemented
Publications
Native publications: 0
International publications: 0 Publications Web of science: 0 Publications Scopus: 0
Patents Amount of funding Code of the program
0 9647260 AP22684173
Name of work
Разработка высокоэффективного нейросетевого метода обнаружения голосовой активности при низком уровне отношения сигнал/шум
Type of work Source of funding Report authors
Applied Нурланкызы Айгуль
0
0
0
0
Customer МНВО РК
Information on the executing organization
Short name of the ministry (establishment) МНВО РК
Full name of the service recipient
Некоммерческое акционерное общество "Казахский Национальный Исследовательский технический университет имени К.И. Сатпаева"
Abbreviated name of the service recipient НАО «КазНИТУ им. К.И. Сатпаева»
Abstract

Объектом исследования является система VAD, использующая высокоэффективный нейросетевой метод и глубокие нейтронные сети

Зерттеу нысаны-жоғары тиімді нейрондық желі әдісін және терең нейтрондық желілерді қолданатын VAD жүйесі

Разработка высокоэффективного нейросетевого метода и обучение глубоких нейронных сетей для обнаружения голосовой активности при низком уровне отношения сигнал/шум

Жоғары тиімді нейрондық желі әдісін әзірлеу және сигнал/шуыл қатынасы төмен деңгейде дауыстық белсенділікті анықтау үшін терең нейрондық желілерді оқыту

1) Экспериментальные исследования, необходимые для определения количества эпох обучения; 2) Проведение экспериментальных исследований для выбора наиболее подходящей функции активации; 3) Экспериментальные исследования для проведения сравнительного анализа параметров (training accuracy, validation accuracy, test accuracy) и MLP, CNN, RNN.

1) оқу дәуірлерінің санын анықтау үшін қажетті эксперименттік зерттеулер; 2) қолайлы активтендіру функциясын таңдау үшін эксперименттік зерттеулер жүргізу; 3) Training accuracy, validation accuracy, test accuracy және MLP, CNN, RNN.параметрлерге салыстырмалы талдау жүргізу үшін эксперименттік зерттеулер

1) Массив звуковых данных для обучения искусственной нейронной сети 2) Входные данные для обучения искусственной нейронной сети 3) Варианты типов и структуры искусственной нейронной сети

1) жасанды нейрондық желіні оқытуға арналған дыбыстық деректер массиві 2) жасанды нейрондық желіні оқытуға арналған кіріс деректері 3) жасанды нейрондық желінің түрлері мен құрылымының нұсқалары

Отношение сигнал/шум, структура нейронной сети, количество эпох обучения, коэффициенты mfc, training accuracy, validation accuracy, test accuracy

Сигнал/шуыл қатынасы, нейрондық желі құрылымы, оқу дәуірлерінің саны, mfcc коэффициенттері, training accuracy, validation accuracy, test accuracy

полученные результаты в рамках данного проекта могут быть полезны не только операторам мобильной связи, а также несомненно, найдут свое применение как среди потенциальных инвесторов, так и со стороны Правительства для граждан и некоторым уполномоченным органам для решения задач, связанных с биометрической голосовой идентификацией людей с целью повышения уровня безопасности информационных систем, тем самым ускоряя процесс обслуживания населения посредством речевых сервисов, специалистам из области компьютерной лингвистики, также могут быть очень востребованы организациям, предлагающих различные речевые сервисы

осы жоба шеңберінде алынған нәтижелер ұялы байланыс операторларына ғана емес, сондай-ақ ақпараттық жүйелердің қауіпсіздік деңгейін арттыру мақсатында адамдарды биометриялық дауыстық сәйкестендіруге байланысты міндеттерді шешу үшін әлеуетті инвесторлар арасында да, азаматтар үшін Үкімет тарапынан да және кейбір уәкілетті органдар тарапынан да өз қолданысын табатыны сөзсіз. Осылайша, сөйлеу қызметтері арқылы халыққа қызмет көрсету процесін жеделдете отырып, компьютерлік лингвистика саласындағы мамандарға әртүрлі сөйлеу қызметтерін ұсынатын ұйымдар да сұранысқа ие болуы мүмкін.

UDC indices
004.032.26
International classifier codes
28.23.37;
Key words in Russian
Обнаружение голосовой активности; Машинное обучение; Мобильная связь; Искусственный интеллект; Нейронные сети; Обработка аудиосигналов;
Key words in Kazakh
Дауыстық белсенділікті анықтау; Машиналық оқыту; Ұялы байланыс; Жасанды интеллект; Нейрондық желілер; Аудио сигналдарды өңдеу;
Head of the organization Кульдеев Ержан Итеменович Кандидат технических наук РК, кандидат технических наук РФ / профессор
Head of work Нурланкызы Айгуль / магистр технических наук