Ідентифікація характеристик голосу на основі максимумів вейвлет-перетворення

The results of studies on the development of the methodology and mathematical model of detection and analysis of self-similar structures in the utterances of audio files have been demonstrated. The model allows through Morlet wavelet basis to allocate the spatial domain scaling graphs geometric formations with ridge-like structure. It is shown that these structures, under certain conditions, are of the one-to-one correspondence to the individual characteristics of the voice. Fig.: 4. Refs: 26 titles.Приведены результаты исследований по разработке методологии и математической модели выявления и анализа самоподобных структур в речевых фрагментах аудиофайлов. Модель позволяет на основе вейв- летного базиса Морле выделять в пространственной области скейло- грамм геометрические образования типа «хребтов». Показано, что эти образования при определенных условиях имеют взаимно однозначное соответствие с индивидуальными характеристиками голоса.Наведено результати досліджень з розробки методології та математичної моделі виявлення та аналізу самоподібних структур у мовних фрагментах аудіофайлів. Модель дозволяє на основі вейвлетного базису Морле виділяти в просторовій області скейлограм геометричні структури типу «хребтів». Показано, що ці утворення за певних умов мають взаємно однозначну відповідність з індивідуальними характеристиками голосу. Іл.: 4. Бібліогр.: 26 найм