ПОМЕХОУСТОЙЧИВАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ РЕЖИМОВ КОДИРОВАНИЯ РЕЧИ

1. Способ помехоустойчивой классификации речи, содержащий этапы, на которых:
вводят параметры классификации в классификатор речи из внешних компонентов;
формируют, в классификаторе речи, внутренние параметры классификации из по меньшей мере одного из входных параметров классификации;
устанавливают по меньшей мере одно пороговое значение нормированной функции коэффициентов автокорреляции (NACF) на основании сравнения оценки шума многочисленных кадров входной речи с пороговым значением оценки шума; и
определяют классификацию режима речи на основании внутренних параметров классификации и по меньшей мере одного порогового значения NACF.
2. Способ по п. 1, в котором установка содержит этап, на котором снижают пороговое значение вокализованности для классификации текущего кадра в качестве вокализованного, если оценка шума превышает пороговое значение оценки шума, при этом пороговое значение вокализованности не настраивают, если оценка шума находится ниже порогового значения оценки шума.
3. Способ по п. 1, в которой установка содержит этапы, на которых:
повышают пороговое значение NACF вокализованности для классификации текущего кадра в качестве невокализованного, когда оценка шума превышает пороговое значение оценки шума; и
повышают энергетический порог NACF для классификации текущего кадра в качестве невокализованного, когда оценка шума превышает пороговое значение оценки шума, при этом пороговое значение NACF вокализованности и энергетический порог NACF не настраиваются, если оценка шума находится ниже порогового значения оценки шума.
4. Способ по п. 1, в котором внутренние параметры классификации формируют для каждого кадра подвергнутого подавлению шумов речевого сигнала.
5. Способ по п. 1, в котором входные параметры классификации содержат информацию о голосовой активности.
6. Способ по п. 1, в котором входные параметры классификации содержат коэффициенты отражения линейного предсказания.
7. Способ по п. 1, в котором входные параметры классификации содержат информацию о нормированной функции коэффициентов автокорреляции.
8. Способ по п. 1, в котором входные параметры классификации содержат информацию о нормированной функции коэффициентов автокорреляции на основном тоне.
9. Способ по п. 8, в котором информация о нормированной функции коэффициентов автокорреляции на основном тоне является массивом значений.
10. Способ по п. 1, в котором внутренние параметры классификации содержат параметр скорости пересечения нуля.
11. Способ по п. 1, в котором внутренние параметры классификации содержат параметр энергии текущего кадра.
12. Способ по п. 1, в котором внутренние параметры классификации содержат параметр энергии предстоящего кадра.
13. Способ по п. 1, в котором внутренние параметры классификации содержат параметр отношения энергии полос.
14. Способ по п. 1, в котором внутренние параметры классификации содержат параметр усредненной по трем вокализованным кадрам энергии.
15. Способ по п. 1, в котором внутренние параметры классификации содержат параметр усредненной по трем предыдущим вокализованным кадрам энергии.
16. Способ по п. 1, в котором внутренние параметры классификации содержат параметр отношения энергии текущего кадра к усредненной по трем предыдущим вокализованным кадрам энергии.
17. Способ по п. 1, в котором внутренние параметры классификации содержат параметр отношения энергии текущего кадра к усредненной по трем вокализованным кадрам энергии.
18. Способ по п. 1, в котором внутренние параметры классификации содержат параметр индекса максимальной энергии подкадра.
19. Способ по п. 1, в котором анализатор параметров применяет параметры к конечному автомату.
20. Способ по п. 19, в котором конечный автомат содержит состояние для каждого режима классификации речи.
21. Способ по п. 1, в котором классификация режимов речи содержит переходный режим.
22. Способ по п. 1, в котором классификация режимов речи содержит переходный режим с повышением.
23. Способ по п. 1, в котором классификация режимов речи содержит переходный режим с понижением.
24. Способ по п. 1, в котором классификация режимов речи содержит вокализованный режим.
25. Способ по п. 1, в котором классификация режимов речи содержит невокализованный режим.
26. Способ по п. 1, в котором классификация режимов речи содержит режим молчания.
27. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором обновляют по меньшей мере один параметр.
28. Способ по п. 27, в котором обновленный параметр содержит параметр нормированной функции коэффициентов автокорреляции на основном тоне.
29. Способ по п. 27, в котором обновленный параметр содержит параметр усредненной по трем вокализованным кадрам энергии.
30. Способ по п. 27, в котором обновленный параметр содержит параметр энергии предстоящего кадра.
31. Способ по п. 27, в котором обновленный параметр содержит параметр усредненной по предыдущим трем вокализованным кадрам энергии.
32. Способ по п. 27, в котором обновленный параметр содержит параметр обнаружения голосовой активности.
33. Устройство для помехоустойчивой классификации речи, содержащее:
процессор;
память в электронной связи с процессором;
команды, хранимые в памяти, причем команды являются выполняемыми процессором для:
ввода параметров классификации в классификатор речи из внешних компонентов;
формирования, в классификаторе речи, внутренних параметров классификации из по меньшей мере одного из входных параметров классификации;
установки по меньшей мере одного порогового значения нормированной функции коэффициентов автокорреляции (NACF) на основании сравнения оценки шума многочисленных кадров входной речи с пороговым значением оценки шума; и
определения классификации режима речи на основании внутренних параметров классификации и по меньшей мере одного порогового значения NACF.
34. Устройство по п. 33, в котором команды, выполняемые для установки, содержат команды, выполняемые для снижения порогового значения вокализованности для классификации текущего кадра в качестве вокализованного, если оценка шума превышает пороговое значение оценки шума, при этом пороговое значение вокализованности не настраивается, если оценка шума находится ниже порогового значения оценки шума.
35. Устройство по п. 33, в котором команды, выполняемые для установки, содержат команды, выполняемые для:
повышения порогового значения NACF вокализованности для классификации текущего кадра в качестве невокализованного, когда оценка шума превышает пороговое значение оценки шума; и
повышения энергетического порога NACF для классификации текущего кадра в качестве невокализованного, когда оценка шума превышает пороговое значение оценки шума, при этом пороговое значение NACF вокализованности и энергетический порог NACF не настраиваются, если оценка шума находится ниже порогового значения оценки шума.
36. Устройство по п. 33, в котором входные параметры классификации содержат одну или более из информации о голосовой активности, коэффициентов отражения линейного предсказания, информации о нормированной функции коэффициентов автокорреляции и информации о нормированной функции коэффициентов автокорреляции на основном тоне.
37. Устройство по п. 36, в котором информация о нормированной функции коэффициентов автокорреляции на основном тоне является массивом значений.
38. Устройство по п. 36, в котором внутренние параметры классификации содержат один или более из параметра скорости пересечения нуля, параметра энергии текущего кадра, параметра энергии предстоящего кадра, параметра отношения энергии полос, параметра усредненной по трем вокализованным кадрам энергии, параметра усредненной по предыдущим трем вокализованным кадрам энергии, параметра отношения энергии текущего кадра к усредненной по трем предыдущим вокализованным кадрам энергии, параметра отношения энергии текущего кадра к усредненной по трем вокализованным кадрам энергии и параметра индекса максимальной энергии подкадра.
39. Устройство по п. 33, дополнительно содержащее команды, выполняемые для обновления по меньшей мере одного параметра.
40. Устройство по п. 39, в котором обновленный параметр содержит один или более из параметра нормированной функции коэффициентов автокорреляции на основном тоне, параметра усредненной по трем вокализованным кадрам энергии, параметра энергии предстоящего кадра, параметра усредненной по предыдущим трем вокализованным кадрам энергии и параметра обнаружения голосовой активности.
41. Устройство для помехоустойчивой классификации речи, содержащее:
средство для ввода параметров классификации в классификатор речи из внешних компонентов;
средство для формирования, в классификаторе речи, внутренних параметров классификации из по меньшей мере одного из входных параметров классификации;
средство для установки по меньшей мере одного порогового значения нормированной функции коэффициентов автокорреляции (NACF) на основании сравнения оценки шума многочисленных кадров входной речи с пороговым значением оценки шума; и
средство для определения классификации режима речи на основании внутренних параметров классификации и по меньшей мере одного порогового значения NACF.
42. Устройство по п. 41, в котором средство для установки содержит средство для снижения порогового значения вокализованности для классификации текущего кадра в качестве вокализованного, если оценка шума превышает пороговое значение оценки шума, при этом пороговое значение вокализованности не настраивается, если оценка шума находится ниже порогового значения оценки шума.
43. Устройство по п. 41, в котором средство для установки содержит:
средство для повышения порогового значения NACF вокализованности для классификации текущего кадра в качестве невокализованного, когда оценка шума превышает пороговое значение оценки шума; и
средство для повышения энергетического порога NACF для классификации текущего кадра в качестве невокализованного, когда оценка шума превышает пороговое значение оценки шума, при этом пороговое значение NACF вокализованности и энергетический порог NACF не настраиваются, если оценка шума находится ниже порогового значения оценки шума.
44. Компьютерный программный продукт для помехоустойчивой классификации речи, причем компьютерный программный продукт содержит компьютерно-читаемый носитель, содержащий команды на нем, причем команды содержат:
код для ввода параметров классификации в классификатор речи из внешних компонентов;
код для формирования, в классификаторе речи, внутренних параметров классификации из по меньшей мере одного из входных параметров классификации;
код для установки по меньшей мере одного порогового значения нормированной функции коэффициентов автокорреляции (NACF) на основании сравнения оценки шума многочисленных кадров входной речи с пороговым значением оценки шума; и
код для определения классификации режима речи на основании внутренних параметров классификации и по меньшей мере одного порогового значения NACF.
45. Компьютерный программный продукт по п. 44, в котором код для установки содержит код для снижения порогового значения вокализованности для классификации текущего кадра в качестве вокализованного, если оценка шума превышает пороговое значение оценки шума, при этом пороговое значение вокализованности не настраивается, если оценка шума находится ниже порогового значения оценки шума.
46. Компьютерный программный продукт по п. 44, в котором код для установки содержит:
код для повышения порогового значения NACF вокализованности для классификации текущего кадра в качестве невокализованного, когда оценка шума превышает пороговое значение оценки шума; и
код для повышения энергетического порога NACF для классификации текущего кадра в качестве невокализованного, когда оценка шума превышает пороговое значение оценки шума, при этом пороговое значение NACF вокализованности и энергетический порог NACF не настраиваются, если оценка шума находится ниже порогового значения оценки шума.