Научная статья на тему 'Об энтропии в речевой интерактивности в системе человек-машина'

Об энтропии в речевой интерактивности в системе человек-машина Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
78
36
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Об энтропии в речевой интерактивности в системе человек-машина»

Известия ТРТУ

Специальный выпуск

УДК681.325:621.3.049.77

В.Г. Галалу, П.В. Хало ПРЕЦИЗИОННЫЕ ГЕНЕРАТОРЫ ДВУПОЛЯРНОГО ТОКА

Существует достаточно много схемотехнических решений построения генераторов тока. Наиболее простые из них позволяют получить стабильность генерируемого тока порядка 0,1-0,2%. При использовании операционного усилителя в цепи отрицательной обратной связи погрешности генерируемого тока можно уменьшить на порядок и довести общую стабильность тока до 0,01%.

В статье рассматриваются особенности построения управляемых генераторов стабильного двуполярного тока в диапазонах от +10тА до +500тА на базе инструментального усилителя ША114 и усилителей мощности ОРА445 и ОРА548. Приводятся формулы для расчетов и экспериментальные данные. Разработанные схемы обеспечивают линейность преобразования входного напряжения +5, +10В в двуполярный ток +10, +50, +250, +500тА с относительной погрешностью нелинейности не хуже 0,01%. Выходное сопротивление разработанных схем линейно зависит от величины формируемого тока. Погрешность от влияния выходного сопротивления генераторов составляет в лучшем случае 0,01%, в худшем случае 0,10,2%. Влияние изменения питающих напряжений на выходной ток незначительно. Температурные характеристики сильно зависят от типа применяемых внешних резисторов, наилучшие результаты были получены при использовании резисторов типа С2-29 класса 0,1.

УДК 681.3

В.В. Сарычев

ОБ ЭНТРОПИИ В РЕЧЕВОЙ ИНТЕРАКТИВНОСТИ В СИСТЕМЕ ЧЕЛОВЕК-МАШИНА

Одной из задач нового столетия в области искусственного интеллекта является обеспечение адекватного взаимодействия с окружающими людьми и устройствами. Прежде всего это касается задачи распознавания и синтеза человеческой речи. До настоящего времени такие задачи уже ставились и с разной степенью эффективности решались. Однако результаты этих работ не находят должного внедрения в основном из-за развития альтернативных, более эффективных технологий.

Около полувека тому назад считали, что технология распознавания речи эффективно решит задачу ввода в компьютер резко возросших потоков входных данных. Десятки лет исследований и разработок не дали должного результата, а проблему ввода данных решили цифровые технологии - сканеры, дигитайзеры, АЦП.

Сегодня параллельно развиваются технологии, работающие с речью и распознающие речь. Если первые, к которым относятся системы регистрации речи и компьютерная телефония, бьют рекорды акселерации, то эффективность работы второй группы - системы диктовки, специализированные программы речевого управления приложениями, электронные синхронные переводчики, опять таки оставляет желать лучшего. На наш взгляд проблемы, связанные с семантическим

Секция автоматизации научных исследований и экспериментов

анализом речи, возникают из-за низкой информативности самих звуков, которые являются лишь частью речи. Прежде всего, человек должен рассматриваться в процессе общения как состоящий из двух подсистем - понятийной и эмоциональной. Его действия при общении исходят из привлекаемых понятий и под воздействием чувств. Язык отношений между людьми - это, прежде всего, язык чувств и эмоций, сопровождаемый жестами и мимикой. Любое техническое устройство, в том числе и компьютер, пока способно только лишь транспортировать звуки с высоким качеством.

Считаем, что предварительно необходимо проанализировать оптимум взаимоотношения психики человека и компьютера в процессе речевого общения. После чего сформулировать задачи для подсистем обработки и анализа голосового потока данных. Первоочередной задачей может стать задача точного распознавания букв. Не анализируя дополнительно потоки букв, уже могут быть решены проблемы пропускной способности каналов связи, например, для 1Р- телефонии.

УДК 621.301 : 681.32

И.И. Турулин, Ю.Б. Верич

ОБ ИНТЕРПОЛЯЦИОННОМ ПОДХОДЕ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ РЕКУРСИВНЫХ КИХ-ФИЛЬТРОВ

Несмотря на разработку сигнальных процессоров с быстродействием порядка нескольких миллиардов операций в секунду, проблема снижения вычислительных затрат (число операций на отсчет сигнала) цифровых фильтров остается актуальной для ряда задач.

Известен класс рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой (КИХ), которые, как и нерекурсивные, могут иметь линейную фазочастотную характеристику (ФЧХ) при гораздо меньших вычислительных затратах чем нерекурсивные КИХ-фильтры.

Существующие методы синтеза рекурсивных КИХ-фильтров (РКИХФ) обычно требуют кусочно-полиномиальной аппроксимации исходной КИХ, а, как показывает практика, именно кусочно-полиномиальная аппроксимация исходной импульсной характеристики является наиболее сложным и трудоемким этапом. В этом случае применение рекурсивных КИХ-фильтров интерполирующего типа позволяет исключить процесс аппроксимации, поскольку интерполяция - это аппроксимация при условии совпадения аппроксимируемой и аппроксимирующей функций в узлах интерполяции.

Для синтеза интерполяционных РКИХФ наиболее подходят степенные интерполяционные полиномы, которые представляют собой кусочно-полиномиальные функции порядка Q - 1, где Q - число узлов (точек) интерполяции. Кусочнополиномиальные КИХ без проблем могут быть реализованы с помощью РКИХФ на интеграторах. КИХ интерполяционного фильтра ^п) получается сравнением интерполяционной формулы с формулой свертки и выражается в виде

Нп) = AkQ(n /Ь - к),

где Ак°(-) - интерполяционные полиномы для Q-точечной интерполяции, L - коэффициент интерполяции (во сколько раз увеличивается число дискрет интерполируемой функции).

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.