LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Publisher: National Aviation University
Languages: Ukrainian
Types: Unknown
Subjects: вейвлет-перетворення; перетворення Фур’є; косинусне перетворення; стиснення цифрових мовних сигналів; спектральний аналіз цифрових мовних сигналів; коефіцієнт стиснення; коефіцієнт кореляції; ортогональні вейвлет-функції, УДК 621.391, вейвлет-преобразования; преобразования Фурье; косинусное преобразование; сжатия цифровых речевых сигналов; спектральный анализ цифровых речевых сигналов; коэффициент сжатия; коэффициент корреляции; ортогональные вейвлет-функции, wavelet transform; Fourier transform; cosine transform; compression digital speech signals; spectral analysis of the digital speech signals; compression ratio; correlation coefficient; orthogonal wavelet functions, UDC 621.391
Запропоновано використовувати метод вейвлет-перетворення в алгоритмах стиснення цифрових мовних сигналів. Проведено порівняльний аналіз із перетворенням Фур’є, косинусним перетворенням та вейвлет-перетворенням. Обґрунтовано та експериментально доведено доцільність використання вейвлет-пертворення відмінно від перетворення Фур’є та косинусного перетворення як спектрального аналізу цифрових мовних сигналів. Здійснено оцінювання коефіцієнта стиснення залежно від коефіцієнта кореляції, відношення сигнал/шум, пікового відношення сигнал/шум та середньоквадратичної похибки. Проведено порівняльний аналіз між найбільш відомими ортогональними вейвлет-функціями. В результаті експерименту було доведено перевагу сімейства вейвлет-функцій Добеші та Сімлет між усіма іншими досліджуваними ортогональними вейвлет-функціями. Отримані результати дають змогу зробити висновок про доцільність подальшого використання запропонованого методу спектрального аналізу в алгоритмах стиснення цифрових мовних сигналів. Предложено использовать метод вейвлет-преобразования в алгоритмах сжатия цифровых речевых сигналов. Проведен сравнительный анализ между преобразованием Фурье, косинусным преобразованием и вейвлет-преобразованием. Обосновано и экспериментально доказана целесообразность использования вейвлет-преобразования в отличии от преобразования Фурье и косинусного преобразования в качестве спектрального анализа цифровых речевых сигналов. Осуществлено оценивание коэффициента сжатия в зависимости от коэффициента корреляции, отношение сигнал/шум, пикового отношения сигнал/шум и среднеквадратичной ошибки. Проведен сравнительный анализ между наиболее известными ортогональными вейвлет-функциями. В результате эксперимента было доказано преимущество семейства вейвлет-функций Добеши и Симлет между всеми другими исследуемыми ортогональным вейвлет-функциями. Полученные результаты позволяют сделать вывод о целесообразности дальнейшего использования предложенного метода спектрального анализа в алгоритмах сжатия цифровых речевых сигналов. The wavelet transform method is proposed to use in the digital speech compression algorithms. The comparative analysis was performed between the Fourier transform, cosine transform and wavelet transform. The feasibility of using wavelet transform unlike Fourier and cosine transform as a spectral analysis of the digital speech signals is grounded and experimentally proved. The evaluating compression ratio was performed depending on the correlation coefficient, the signal-to-noise ratio, peak signal-to-noise ratio and the mean square error. A comparative analysis was performed between the most well-known orthogonal wavelet functions. The experiment result show the superiority of Daubechies and Symlet wavelet functions among all the other studied orthogonal wavelet functions. The results allow to conclude further feasibility of the proposed method of spectral analysis in the digital speech compression algorithms.