В.А. Канаков – д.ф.-м.н., доцент, научный руководитель,  ООО «АФС 52» (г. Нижний Новгород)

E-mail: kanakov57@yandex.ru

Н.А. Миронов – преподаватель, 

кафедра математики, информатики и информационных технологий, Нижегородская академия МВД России E-mail: electro112@mail.ru

Постановка проблемы. Работа посвящена актуальной проблеме обеспечения безопасности в местах массового скопления людей. В настоящее время большое число исследований направлено на разработку систем акустического мониторинга, которые позволяют выделять речевые сообщения из различных точек пространства наблюдения. Задачи по выделению голоса определенного человека на фоне большого числа речевых помех от сторонних источников решаются применением микрофонных решеток. Геометрия микрофонных решеток очень многообразна и задача об оптимальной конфигурации решетки в общем виде не решена.

Цель. Сравнить эффективность выделения голоса одного человека из смеси голосов четырех разных людей тремя различными конфигурациями многопозиционных систем из десяти ненаправленных микрофонов.

Результаты. В первой конфигурации микрофоны размещены по одной стороне пространства наблюдения, во второй размещение угловое, а в третьей конфигурации размещение микрофонов происходит по периметру пространства наблюдения. Критериями качества являются объективная оценка разборчивости и отношение сигнал/помеха выделенного из смеси голосов речевого фрагмента полезного источника. Представлены результаты расчета для двух различных взаимных расположений полезного источника и источников помех. В ходе исследования доказано, что наилучшей из рассмотренных конфигураций для выделения речевых сообщений из сторонних распределенных в пространстве речевых помех для ограниченного пространства является конфигурация с размещением микрофонов по периметру помещения.

Практическая значимость. Результаты данной работы могут быть полезны специалистам, занимающимся разработкой акустических систем наблюдения.

1. Перелыгин С.В., Филиппова Е.М. Микрофонные решетки: от прошлого к будущему // Инновационные технологии в медиаобразовании. 2018. С. 136−141.
2. Столбов М.Б. Применение микрофонных решеток для дистанционного сбора речевой информации // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2015. Т. 15. № 4. С. 661−675.
3. Алейник С.В., Столбов М.Б. Оптимизация геометрии планарных микрофонных решеток // Альманах научных работ молодых ученых университета ИТМО. 2015. С. 134−137.
4. McCowan I. Microphone Arrays: A Tutorial. Brisbane: Queensland University. 2001. 37 p. URL = http://www.aplu.ch/home/ download/microphone_array.pdf (дата обращения 08.02.2019).
5. Pwint M., Sattar F. Speeсh/Nonspeech Detection Using Minimal Walsh Basis Functions // EURASIP Journal on Audio, Speech and Music Processing. 2006. V. 2007. P. 3−12.
6. Железняк В.К., Макаров Ю.К., Хорев А.А. Некоторые методические подходы к оценке эффективности защиты речевой информации // Специальная техника. 2000. № 4. С. 39−45.
7. Рабинер Л.Р., Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов: Пер. с англ./ Под ред. М.В. Назарова и Ю.Н. Прохорова. М.: Радио и связь. 1981. 496 с.
8. Канаков В.А., Миронов Н.А. Выделение речевого сообщения из помех, вносимых сторонними распределенными источниками // Известия ВУЗов. Радиофизика. 2017. Т. 60. № 3. С. 281−287.
9. Покровский Н.Б. Расчет и измерение разборчивости речи. М.: Государственное изд-во литературы по вопросам связи и радио. 1962. 391 с.
10. Канаков В.А., Миронов Н.А. Пространственная обработка широкополосных сигналов на примере речевых сообщений // Известия ВУЗов. Радиофизика. 2018. Т. 61. № 1. С. 85−91.