moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 291 МАРКОВСКИЕ МОДЕЛИ КВАНТОВАННЫХ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ MARKOV MODELS OF THE QUANTIZED SPEECH SIGNALS Плетнев Константин Владимирович Pletnev Konstantin Vladimirovich kvpletnev@gmail.ru aff-1 Прозоров Дмитрий Евгеньевич Prozorov Dmitry Evgenievich aff-2 Вятский государственный университет Vyatka State University Вятский государственный университет Vyatka State University 01 01 2026 1 1 e291 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

В статье рассмотрены марковские модели квантованных речевых сигналов (КРС). Показано, что корреляционные свойства битовых последовательностей, получаемых квантованием речевых сигналов, позволяют применить математический аппарат простых или сложных (многосвязных) конечных цепей Маркова для статистического описания КРС. Метод параметризации, основанный на марковских моделях КРС, снижает требования к вычислительным ресурсам систем автоматического распознавания речи.

The article considers Markov models of the quantized speech signals (QSS). It is shown that correlation properties of the bit sequences obtained by the quantization of speech signals, allow it to apply the mathematical apparatus of simple or complex (multiply connected) finite Markov chains for the statistical description of the QSS. The method of parameterization based on Markov models of QSS reduces the performance requirements of systems of automatic speech recognition.

 модели речевых сигналов цепи маркова параметризация моделирование markov models of speech signals markov chains parametrization modeling Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Оппенгейм, А.В. Цифровая обработка сигналов / пер. с англ. под ред. С.Я. Шаца / А.В. Оппенгейм, Р.В. Шафер // – М.: Связь, 1979. – 416 с. Рабинер, Л. Теория и применение цифровой обработки сигналов / Пер. с англ. под ред. Ю. И. Александрова / Л. Рабинер, Б. Гоулд // – М.: Мир. 1978. 835 с. Saito, S. The Theoretical Consideration of Statistically Optimum Methods for Speech Spectral Density / S. Saito, F. Itakura // Report No. 3107, Electrical Communication Laboratory, N. T. T., Tokyo. 1966. Atal, B.S. Predictive Coding of Speech Signals / B.S. Atal, M.R. Schroeder // Proc. 1967 Conf. Commun. and Proccess. pp. 360-361. Маркел, Дж. Линейное предсказание речи / пер. с англ. Ю.Н. Прохорова, В.С. Звездина / Дж. Маркел, А.Х. Грей. – М. Связь. 1980. 308 с. Papamichalis, P.E. Practical Approaches to Speech Coding / Papamichalis P.E. // Prentice Hall, Englewood Cliffs. – NJ. 1987. Яншин В.В. Многосвязные цепи Маркова и их свойства // Радиотехника и электроника. 1993. Том 38. № 6. С. 1081-1091. Прозоров Д.Е., Плетнев К.В. Численное моделирование многосвязной бинарной цепи Маркова // Инфокоммуникационные технологии. 2014. №2. С. 8-11. Венедиктов, М.Д. Дельта-модуляция. Теория и применение / М.Д. Венедиктов, Ю.П. Женевский, В.В. Марков // М.: Связь. 1976. C. 104- 114. Кемени, Дж. Конечные цепи Маркова. / Дж. Кемени, Дж. Снелл // Перевод с англ. Под ред. А. А. Юшкевича. – М., «Наука». 1970. 272 с. Прозоров Д.Е. Марковские модели в задачах параметризации речевых сигналов / Д.Е. Прозоров, К.В. Плетнев // Журнал радиоэлектроники: электронный журнал. 2014. №6. URL: http://jre.cplire.ru/jre/jun14/3/text.pdf (дата обращения: 01.12.2015).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.