Study of noise reduction methods in the sound sequence when solving the speech-to-textproblem

dc.contributor.authorBarkovska, Olesiaen
dc.contributor.authorKholiev, Vladyslaven
dc.contributor.authorLytvynenko, Vladyslaven
dc.date.accessioned2022-06-11T07:25:41Z
dc.date.available2022-06-11T07:25:41Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractThe subject of this research is noise reduction methods in the sound sequence as a part of the proposed speech-to-text (STT) module for converting a verbal lecture or a lesson into a written text form ondigital educational platforms.The goalis to investigate the influence of noise reduction methods on the operation of the acoustic signal recognition system. 3 methodsof noise reduction were considered for integration in the proposed acoustic artifact recognition system and for the researching: spectral subtraction method; fast Fourier transform; Wiener filter withsoftware modelingof every method. The obtained results: after testing the system with integrated noise reduction modules in it, based on the fast Fourier transform, Wiener filter and spectral subtraction method, it was concluded that the module using the Wiener filter improves the identification results by 25%, which is the highest result. However, performance testing has shownthat fast Fourier transform is the fastest method.The practical significanceof the work is –the identifying acoustic events system was developed, different noise reduction methods were integrated and researched into the module for converting a verbal lecture or a lesson into a written text form in a proposed system with the aim of increasing of speed and accuracy.en
dc.description.abstractПредметом дослідження є методи шумоподавлення у звуковій послідовності у складі пропонованого модуля перетворення мови в текст (STT) для представлення усної лекції або уроку в текстовому вигляді на цифрових освітніх платформах. Мета – дослідити вплив методів шумозаглушення на роботу системи розпізнавання акустичного сигналу. Для інтеграції в запропоновану систему розпізнавання акустичних артефактів та для дослідження було розглянуто три методизменшення шуму: метод спектрального віднімання; швидке перетворення Фур'є; Фільтр Вінера з програмним моделюванням кожного методу. Отримані результати: після тестування системи з інтегрованими в неї модулями шумозаглушення на основі швидкого перетворення Фур'є, фільтра Вінера та методу спектрального віднімання було зроблено висновок, що модуль із застосуванням фільтра Вінера покращує результати ідентифікаціїакустичних артефактівна 25%, що є найвищий результат. Проте тестування продуктивності показало, що швидке перетворення Фур'є найшвидшим методом. Практична значущість роботиполягає в тому, що запропоновано та зробленомодулісистемиідентифікації акустичних подій, інтегровано та досліджено різні методи шумозаглушення в модуль для перетворення усної лекції чи уроку в письмову текстову форму в запропонованій системі з метою збільшення швидкостіі точності результату.uk
dc.identifier.citationBarkovska O. Study of noise reduction methods in the sound sequence when solving the speech-to-textproblem / O. Barkovska, V. Kholiev, V. Lytvynenko // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2022. – Т. 6, № 1. – С. 48-54.en
dc.identifier.doidoi.org/10.20998/2522-9052.2022.1.08en
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7496-4353en
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9148-1561en
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4376-7629en
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/57184en
dc.language.isoukuk
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"uk
dc.subjectspeechen
dc.subjectvoiceen
dc.subjectprocessinguen
dc.subjectnoiseen
dc.subjectreductionen
dc.subjectfilteringen
dc.subjectlearning management systemsen
dc.subjectdigital educational platformen
dc.subjectмовленняuk
dc.subjectголосuk
dc.subjectобробкаuk
dc.subjectшумuk
dc.subjectскороченняuk
dc.subjectфільтраціяuk
dc.subjectсистеми управління навчаннямuk
dc.subjectцифрова освітня платформаuk
dc.titleStudy of noise reduction methods in the sound sequence when solving the speech-to-textproblemen
dc.title.alternativeВивчення методів зниження шуму в звуковому ряді для вирішення задач перетворення мови в текстuk
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
AIS_2022_6_1_Barkovska_Study_of_noise.pdf
Розмір:
659.38 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
11.25 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: