НУТҚ СИГНАЛЛАРИДАН ШОВҚИНЛАРНИ БАРТАРАФ ЭТИШ ВОСИТАЛАРИ

Нилуфар Ниёзматова; Қ.М. Жалелов; Ю.Ш. Юлдашев; А.Н. Самижонов

Authors

Ниёзматова Н.А. “Тошкент ирригация ва қишлоқ хўжалигини механизациялаш муҳандислари институти” Миллий тадқиқот университети ҳузуридаги Фундаментал ва амалий тадқиқотлар институти
Жалелов Қ.М. “Тошкент ирригация ва қишлоқ хўжалигини механизациялаш муҳандислари институти” Миллий тадқиқот университети
Юлдашев Ю.Ш. Муҳаммад ал-Хоразмий номидаги Тошкент ахборот технологиялари университети
Самижонов А.Н. “Тошкент ирригация ва қишлоқ хўжалигини механизациялаш муҳандислари институти” Миллий тадқиқот университети

Keywords:

нутқ сигнали, шовқин, сегментация, таниб олиш, қайта ишлаш, файл формати, аудио маълумот, нейрон тармоқ, чуқур ўқитиш, машинали ўқитиш

Abstract

Мазкур тадқиқот иши нутқ сигналларини қайта ишлашни замонавий технологиялари, хусусан, шовқин пасайтириш воситалари таҳлили ҳамда аудио маълумотлар сифатини яхшилашда улардан фойдаланишга бағишланган. Сўнгги ўн йилликларда нейрон тармоқ ва машинали ўқитиш усулларини жорий этиш орқали нутқни аниқлаш ҳамда шовқин пасайтириш тизимлари сезиларли даражада ривожланди. Мазкур ишда аудио ва видео маълумотлардаги фон шовқинларини пасайтиришда фойдаланиладиган сунъий интеллект технологияларига асосланган Adobe Enhance Speech, Audio Enhancer, Veed.io, Audio Tool Set, AI Costic, UniConverter, Noise Blocker каби платформа ва дастурий маҳсулотлар ўрганилиб, дастурий маҳсулотлар имкониятлари, қўллаб-қувватлаш форматлари ва платформалари асосида қиёсий таҳлиллар амалга оширилган. Бунда асосий эътибор аудио ва видео маълумотларни ёзиб олишда нутқни идрок этишга халақит берувчи шовқинларни бартараф этиш воситаларига қаратилган.

References

Б.М.Лобанов, Л.И.Цирульник. Компьютерный синтез и клонирование речи. Минск, Белорусская наука. -2008г. –с.316.

Винцюк Т.К. Анализ, распознавание и интерпретация речевых сигналов. Киев: Наук. думка, 1987. – 264 с.

Фролов А.В., Фролов Г.В. Синтез и распознавание речи. Современные решения. 2003 г.

У. А. Ли, Э. П. Нейбург, Т. Б. Мартин, Дж. Р. Уэлч, В. У. Зу, Р. М. Шварц, Дж. Е. Шуп, А. Р. Смит, М. Р. Самбур, Ф. Хейс-Роз, Г. Гудмэн, Р. Редди. Методы автоматического распознавания речи: В 2-х книгах. Пер. с англ. /Под ред. У. Ли. – М.: Мир, 1983. – Кн. 1. 328 с.

Mamatov, N., Niyozmatova, N., & Samijonov, A. (2021). Software for preprocessing voice signals. International Journal of Applied Science and Engineering, 18(1), 1-8.

Mamatov, N., & Dusanov, X. (2023). Shaxsni ovozi asosida tanib olish usullari. Digital transformation and artificial intelligence, 1(2), 90-95.

Narzillo, M., Parakhat, N., Nilufar, N., & Abdurashid, S. (2019). Karakalpak speech recognition with CMU sphinx. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 8(10), 2446-2448.

Niyozmatova, N., Mamatov, N., Nurimov, P., Samijonov, A., & Samijonov, B. (2021). Development Software for Preprocessing Voice Signals. Research Transcripts in Computer, Electrical and Electronics Engineering, 2, 53-66.

Маматов, Н. С., & Юлдошев, Ю. Ш. (1992). НУТҚНИ ТАНИБ ОЛИШ ТИЗИМЛАРИ. 3∙ 2018_, 38.

https://podcast.adobe.com/enhance

https://audioenhancer.ai/

https://audo.ai/noise-removal

https://www.veed.io/tools/remove-background-noise-from-video

https://audiotoolset.com/noise-reduction

https://myedit.online/en/audio-editor/remove-background-noise-from-audio

https://easywithai.com/ai-voice-tools/aicoustics/

https://uniconverter.wondershare.com.ru/features/noise-remover.html

https://closedlooplabs.com/