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

O’RNATILGAN APPARAT TIZIMLARDA NUTQ SIGNALLARINI 
CHIZIQLI BASHORATLASH MODELI YORDAMIDA SPEKTRAL TAHLIL 
QILISH 
 
B.Sh.To’rayev (magistrant, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU) 
M.E.Rahmonova (magistrant, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU) 
 
Tasavvur qiling, bizda tizim bor va biz nusxasini qanday yaratishni 
bilmoqchimiz - bir xil xususiyatlarga ega bo’lgan sun’iy tizim. (Ba’zan bu muammo 
tizimni identifikatsiya qilish deb ataladi). Biz uning daromadini va o’zgarishlar 
siljishini turli xil chastotalar to’plamida o’lchashimiz mumkin edi (va aslida biz uni 
birdaniga barcha chastotalarning superpozitsiyasini kiritish sifatida berish orqali buni 
juda tez qilishimiz mumkin, bu impuls bo’lib chiqadi, mumkin bo’lgan eng qisqa 
chertish) . Keyin biz bandpass filtrlari bankini qurib, har birining yutuqlarini har bir 
chastotada o’lchangan yutuqlarga mos ravishda moslashtira olamiz, so’ngra 
natijalarni yana birlashtiramiz va bizda asl nusxamizga o’xshash tizim mavjud edi.
Diskret vaqtni amalga oshirishda rezonansli filtr chiqish signaliga 
qo’llaniladigan bir necha kechikishlarni o’z ichiga oladi, so’ngra ushbu kechiktirilgan 
chiqishlar (masalan, kattalashtirish konstantalari bilan) kirishga qaytariladi. (Haqiqiy 
kechikishlar soni filtrning tartibini, ya’ni qancha aniq rezonansga ega bo’lishini 
belgilaydi.) Aslida, kirishlar bo’lmagan taqdirda, ma’lum bir vaqtda chiqish bir necha 
so’nggi chiqish qiymatlarining chiziqli birikmasi bo’lib, jarayon rezonansli filtrni 
ma’lum bir signalga moslashtirish, har bir chiqish namunasini o’z oldingilaridan eng 
yaxshi mos keladigan (yoki bashorat qiladigan) eng yaxshi ishni bajaradigan 
kattalashtirish konstantalarini tanlashdan iborat. Shu sababli, texnika Chiziqli 
Bashorat (CHB) deb nomlanadi. Bu juda foydali va kuchli texnikadirki, u boshqa 
qutbli modellashtirish va avtoregressiv modellashtirish kabi nomlar bilan boshqa 
joylarda paydo bo’ladi. Haqiqiy matematikaga ozgina taalluqli, ammo aniq natija 

---

47 
shuki, tizimning faqat chiqadigan qismini hisobga olgan holda, chiziqli prognozli 
tahlil oddiy rezonansli filtrni topadi, bu tahlil qilinayotgan signal spektrini hisobga 
olishning eng yaxshi ishini bajaradi. rezonansli tizimga berilganda asl signalni qayta 
yaratadigan kirish signali bilan ("qoldiq" deb nomlanadi).
Nolga teng tizimlarni modellashtirish uchun taqqoslanadigan soddalik va 
quvvatning biron bir yondashuvi mavjud emas - qisman nollar kiritilgandan so’ng har 
qanday signalni taxmin qilish uchun noyob, eng yaxshi tizimni aniqlash ancha 
qiyinlashadi, chunki shunga o’xshash natijalarga ko’p hollarda qutblar yoki nollar 
bilan erishish mumkin. . Shu bilan birga, barcha kutupli modellar, ya’ni vokal trakti 
bilan yaxshi taqqoslangan juda katta qiziqish tizimi mavjud. Parallel burun yo’li 
umumiy spektrda nollarni keltirib chiqaradigan nasallardan tashqari, aksariyat nutq 
tovushlari spektral tekis kirish signali sifatida yaqinlashadi - ko’pincha qo’zg’alish 
manbai deb nomlanadi, ammo CHB qoldig’iga teng - shakllangan odatda ovozli 
traktning o’zgaruvchan bo’shliqlari ta’sir qiladigan filtr bilan aniqlanadigan 
rezonanslar to’plami. 
1-rasm: Spektrogrammani hisoblash. Kirish signali (1) konusli oynani (2) qo’llash orqali qisqa 
parchalar ketma-ketligiga aylantiriladi. Furye konvertatsiyasi (3) orqali har bir qisqa parcha frekans 
domeniga aylantiriladi, so’ngra bu alohida spektrlar spektrogram tasviridagi ustunlarga aylanadi (4), har bir 
piksel rangi log-kattalikni Furyedagi mos chastota qiymatida aks ettiradi. o’zgartirish Kichraytirgandan 
so’ng, piksellarning alohida ustunlarini ajratib bo’lmaydi va biz doimiy tasvirning ko’rinishiga ega bo’lamiz 
- spektrogram (5). 

---

48 
Signallarni qayta ishlashning CHB modelida ba'zi jihatlari ko'rib chiqildi, 
taxmin qilingan fondan boshlab, signallarni qayta ishlash operatsiyalari xususiyatlari 
va ma'nosi haqida qo'shimcha ma'lumot berish maqsadida, fonetikada tez-tez 
uchraydigan natijalar. Hech qanday tenglamasiz, biz nutq signallarini qayta ishlash 
operatsiyalari haqida ba'zi foydali, intuitiv tushunchalar va tushuntirishlar berdik deb 
umid qilamiz.
Adabiyotlar 
Ben Gold and Nelson Morgan. Speech and Audio Signal Processing. John Wiley and Sons, New 
York, 2000. ISBN 0471351547.
H. Hermansky. Perceptual linear predictive (plp) analysis for speech. The Journal of the Acoustical 
Society of America, 87:1738–1752, 1990. 30B.P.
Lathi. Signal Processing and Linear Systems. Oxford University Press, 2002. ISBN 0195219171.
A.V. Oppenheim, R.W. Schafer, and J.R. Buck. Discrete-time signal processing (2nd ed.). Prentice 
Hall, 1999. ISBN 0137549202.