Оценка устойчивости CNN-классификатора голосовых команд к акустическим искажениям на основе анализа спектральных признаков
Abstract
Практическое значение работы заключается в обосновании необходимости использования методов расширения обучающих данных, нормализации спектров и специализированных архитектур для повышения устойчивости моделей. Итоги исследования подчёркивают, что качество голосовых интерфейсов определяется не только мощностью нейросетевой модели, но и тем, насколько хорошо она адаптирована к реальным условиям.
Fields of Study & Subjects
Speech Recognition and Synthesis
Speech and Audio Processing
Speech and dialogue systems
Publication details
- Journal / source
- Репозиторий БГУИР (BSUIR Repository)
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- RU