O‘zbekiston respublikasi fanlar akademiyasi

 
Н.С.МАМАТОВ, Ш.Ш.АБДУЛЛАЕВ, П.Б.НУРИМОВ, Ж.Ў.ЗОИРОВ, 
Д.А.ХАМРАЕВ
 
НУТҚ СИГНАЛЛАРИНИ ТАСНИФЛАШ УСУЛЛАРИ ТАҲЛИЛИ 
Мазкур мақола нутқ сигналларини таснифлаш усуллари таҳлилига бағишланган бўлиб, 
унда шахсни автоматик идентификация қилиш масаласи тадқиқ этилган. Қўйилган масалани ечиш 
учун мавжуд усуллар баёни келтирилган бўлиб, таснифлаш Гаусс аралашма моделини қўллашга 
асосланган усул орқали амалга оширилган. Бундан ташқари ишлаб чиқилган алгоритмни тестлаш 
натижалари ҳамда таниб олиш масаласини ҳал этишда Гаусс аралашма моделини қўллаш бўйича 
хулосалар ҳам келтирилган. 
Калит сўзлар: сигнал, вектор, модел, усул, алгоритм, тақсимоти функцияси, масофа, 
Лагранж кўпайтирувчилари, эҳтимоллик, Активация функцияси, ядро функцияси, кўчиш қиймати, 
математик кутилма, чизиқли ва ночизиқли ажратиш, нейрон , перцептрон.
 
Н.С.Маматов, Ш.Ш.Абдуллаев, П.Б.Нуримов, Ж.У.Зоиров
, 
Д.А.Ха мра ев
 
Анализ методов классификации речевых сигналов
 
Статья посвящена анализу методов классификации речевых сигналов, исследована задача 
автоматической идентификации личности. Для решения поставленной задачи изложены 
существующие методы, классификация осуществлена на основе применения метода модели 
Гауссовских смесей. Кроме того, приведены результаты тестирования и выводы применения 
модели Гауссовских смесей при решении задачи распознавания.
Ключевые слова: сигнал, вектор, модель, метод, алгоритм, функция распределния, 
расстояние, множители Лагранжа, вероятность, функция активации, функция ядро, значение 
сдвига, математическое ожидание, линейное и нелинейное выделение, нейрон, перцептрон.
 

---

23 
N.S.Mamatov, Sh.Sh.Abdullaev, P.B.Nurimov, Z.U.Zoirov, D.A.Khamraev