Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги

Адабиётлар 
1. 
Манолов А.И. Некооперативная биометрическая идентификация по 3D-моделям 
лица с использова- нием видеокамер высокого разрешения [Электронный ресурс] / 
А.И. Манолов, А.Ю. Соколов // Труды 19-й Международной конференции по 
компьютерной графике и зрению «ГрафиКон’2009», (Москва, 5 – 9 октября 2009 г.). 
– М. : МАКС ПРЕСС, 2009.
2. 
Fan T., Medioni G., Nevatia R. Recognizing 3D objects using surface descriptions // IEEE 
PAMI. — 1989. — Vol. 11, no. 11. — Pp. 1140–1157. 
3. 
Gatzke T., Zelinka S., Grimm C., Garland M. Curvature Maps for Local Shape 
Comparison // In: Shape Modeling International. — 2005. — Pp. 244–256. 
4. 
Besl P., McKay H. A method for registation of 3–d shapes // IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine Intelligence. —1992 . —Vol. 14, no. 2. — Pp. 239–256. 
5. 
Zhang Z. Iterative point matching for registration of freeform curves and surfaces // 
International Journal of Computer Vision. — 1994. — Vol. 13, no. 2. — Pp . 119–152. 
6. 
Chen Y., Medioni G. Object modelling by registration of multiple range images // Image 
and Vision Computing. —1992 . —Vol. 10, no. 3. — Pp .145–155. 
7. 
Liu Y., Rodrigues M.A. Geometrical analysis of two sets of 3D correspondence data 
patterns for the registration of free-form shapes // J. Int. and Rob. Systems. — 2002. — 
Vol. 33. — Pp. 409–436. 
 
СТРУКТУРНАЯ СХЕМА БЛОКА РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ В
АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ 
 
Умурзакова Д.М. (Ферганский филиал ТУИТ, ассистент кафедры 
«Информационные технологии») 
Халилов С.П. (ТУИТ ассистент кафедры «Информационные технологии») 
Конец ХХ и начало XXI в. ознаменовались началом истории развития речевых 
технологий, важную роль в которых получили системы распознавания речи. Наиболее 
известными в этой области являются работы следующих авторов: Б. М. Лобанов, Т. К. 
Винцюк, А. В. Фролов, Л. Р. Рабинер, Р. В. Шафер, У. А. Ли, Д. Х. Клетт, Xuedong D. 

---

378 
Huang, Hsiao-Wuen Hon, Alex Acero. Тот период стал знаменательным для решения 
множества фундаментальных и прикладных задач в области обработки речевых сигналов 
– достаточно сослаться на далеко не полный перечень трудов зарубежных и российских 
ученых. Однако это не стало причиной притупления интереса, и работа в области 
обработки речевых сигналов ведется достаточно активно и в настоящеевремя. 
Обработка речевых сигналов – это область науки, в которой осуществляются 
фильтрация, усиление и извлечение информации, кодирование, сжатие и восстановление 
речи. Обработка в системах распознавания речи включает следующие задачи: 
✓ Фильтрация и подавлениешума; 
✓ Сегментация на информативныеучастки; 
✓ Определение информативныхпараметров; 
✓ Распознавание. 
Каждая задача обработки речевых сигналов может быть реализована только с 
помощью определенных методов. В зависимости от области обработки методы следует