Метод идентификации человека по голосу
3
Рис. 2.
Спектр амплитудно-временной характеристики
сигнала после процесса фильтрации
На следующем шаге отфильтрованный сигнал подвергается
устранению областей, не содержащих полезный сигнал. Для этого
все значения амплитудно-временного спектра переносятся в положи-
тельную область по оси амплитуд, и на всем временном отрезке, ок-
нами в 25 мс, происходит усреднение значений амплитуд сигнала.
Спектр принимает вид, представленный на рис. 3. По данному спек-
тру можно судить о присутствии полезного сигнала.
Рис. 3.
Амплитудный спектр сигнала, усредненного окнами в 25 мс
Далее необходимо определить верхнюю границу величин, не со-
держащих полезный сигнал. Для этого все значения спектра сорти-
руют в порядке возрастания, и применяя метод золотого сечения
находят два пороговых значения кусочно-линейной функции, для ко-
торых ошибка по амплитудной оси относительно исходного спектра
минимальна. На рис. 4 представлена последняя итерация работы ал-
горитма в графическом виде, а на рис. 5 — результат работы выше-
описанного алгоритма.
Рис. 4.
График последней итерации алгоритма определения
верхней границы бесполезного сигнала
