И.Н. Крюков – д.т.н., профессор

А.Н. Гомонов – к.т.н., доцент

Д.В. Герасин – аспирант

К.Д. Галев – аспирант

Постановка проблемы. Разработка алгоритма автоматической идентификации типов вокодеров по структурным признакам цифровых потоков кодированных речевых сообщений возможна при условии реализации алгоритма автоматического определения значений периодов по корреляционным значениям, рассчитанным с использованием адаптированных выражений. Проблемным вопросом в поиске решения указной задачи является выбор способа отбора максимумов и анализа отобранных значений позиций максимумов рассчитанных корреляционных значений.

Цель. Теоретически обосновать возможность расчета значений периодов цифровых потоков на основе корреляционных значений, рассчитанных с использованием математических выражений из раздела «Статистика» и отобранных с использованием методов отбора максимумов.

Результаты. Проведено исследование корреляционных значений, полученных в результате выполнения анализа цифровых потоков кодированных речевых сообщений с использованием адаптированных выражений расчета корреляционных значений. Для определения значений периодов цифровых потоков на основе анализа корреляционных значений предложены методы отбора максимумов по числу и по относительному пороговому значению. Отбор максимумов по числу заключается в отборе некоторого числа рассчитанных корреляционных значений с наибольшими высотами. В процессе анализа периодических цифровых потоков отмечается строгий порядок расположения корреляционных значений, которые следуют друг за другом, как правило, через равные интервалы, то есть через равное число неквазипериодических корреляционных значений, соответствующие значению периода анализируемого цифрового потока. Отбор максимумов по относительному пороговому значению заключается в отборе рассчитанных корреляционных значений с высотами, превышающими некоторое пороговое значение. При этом пороговое значение необходимо подбирать таким образом, чтобы высоты большинства квазипериодических корреляционных значений превышали выбранное пороговое значение, а высоты большинства неквазипериодических корреляционных значений не превышали выбранное пороговое значение. Интервалы между значениями позиций отобранных корреляционных значений используются для вычисления значения периода цифрового потока. Предложено использование процедуры верификации рассчитанного значения периода, основанной на выполнении процедуры обучения на примерах обучающей выборки цифровых потоков кодированных речевых сообщений.

Практическая значимость. Из полученных результатов теоретического исследования следует, что предложенные методы отбора максимумов позволяют выполнять подбор параметров для точного определения значений периодов цифровых потоков кодированных речевых сообщений.

1. Машенцева Г.А. Статистика. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений: Учеб. пособие. Волгоград: ИУНЛ ВолгГТУ. 2014. 88 с.
2. Паниотто В.И., Максименко В.С. Количественные методы в социологических исследованиях. Киев. 2003. 270 с.
3. Боголюбов А.С. Простейшие методы статистической обработки экологических исследований. Экосистема. 1998. С. 1−10.
4. Ипатов В.С., Самойлов Ю.И., Тархова Т.Н. Методика ботанических исследований. Ботанический журнал // Академический научно-издательский, производственно-полиграфический и книгораспространительский центр РАН. 1974. Т. 59. № 11. С. 1596−1602.