Zeitschrift für Kernenergiewissenschaft und Energieerzeugungstechnologie

Signalverarbeitung Kernenergie Wissenschaftliche Umsetzung zur Analyse und Erkennung von Sprachsignalen

B. Prabha, A. Prakash, G. Nagarajan, J. Samson Isaac, Ranjan Walia und Boopathie K

In diesem Artikel wird eine Plattform für Stimmerfassung, -interpretation, -synthese und Geschlechtsidentität beschrieben. Ein traditionell weibliches Referenzmodell ist in zwei Teile aufgeteilt: Front- und Back-End. Die Aufgabe der Front-End-Software besteht darin, ethnische Informationen aus einem Frequenzbereich abzurufen und diese mithilfe einer Entwicklungsumgebung von Dimensionen zu charakterisieren. Die Informationen zum Sprecher werden durch Merkmale wie Leistungsspektrumdichte und Frequenzen bei maximaler Ausgabe übertragen. Der First Fourier Transform Infrared (FFT)-Filter wird verwendet, um die Frequenz zu entfernen. In den Erwartungen und Ermutigungen muss der Back-End-Algorithmus (auch als Prädiktor bekannt) einen Ansatz zur Geschlechtsidentität entwickeln, um das Geschlecht aus der Sprachausgabe des Sprechers vorherzusagen. Dieser Artikel zeigt auch, wie die Dienste von Modulationsschemata (ausgesprochen „A“ und „B“) verwaltet werden, die von zehn Personen gesammelt wurden, von denen fünf männlich, die anderen jedoch weiblich waren. Das Energiespektrum, das die Annäherung des Signals darstellt, wird untersucht. Die Wellenlänge des englischen Phonologischen mit höchstem Rang wird aus dem berechneten Frequenzbereich abgeleitet. Als Identifizierungstool verwendet das System die Bildsegmentierung. Im Allgemeinen liegt die Genauigkeit dieser Plattform bei achtzig Prozent.