Российские математики научились измерять высоту голоса

Этот алгоритм отличается высокой точностью и быстротой измерений, а также способностью работать даже при высоком уровне фонового шума и при ограниченных вычислительных ресурсах, отметили в пресс-службе.

Исследование проведено в НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде под руководством профессора Андрея Савченко. Основой для алгоритма послужили классические математические методы, включая преобразование Фурье, которые обычно используются при обработке аудиосигналов. Однако эти методы сталкиваются с проблемами при работе с шумными сигналами или записями низкого качества.

Ученые решили эту проблему, применив нейронную сеть, которая способна выделять звуки речи и отделять их от фонового шума. Это значительно повысило точность и эффективность алгоритма.

В пресс-службе добавили, что данный метод может иметь широкий спектр применения, включая улучшение систем распознавания речи, диагностику речевых расстройств и мониторинг эмоционального состояния говорящего.