AP22684173 – Разработка высокоэффективного нейросетевого метода обнаружения голосовой активности при низком уровне отношения сигнал/шум

Цель: Разработка высокоэффективного нейросетевого метода и обучение глубоких нейронных сетей для обнаружения голосовой активности при низком уровне отношения сигнал/шум

Актуальность: В условиях активного развития голосовых технологий и повышенных требований к информационной безопасности, особенно при низком уровне сигнала, создание высокоэффективной VAD-системы на основе глубоких нейронных сетей становится крайне актуальной задачей. Это позволит существенно повысить точность распознавания голосовой активности в шумной среде и обеспечить надежную биометрическую идентификацию.

Научный руководитель: Доктор Ph.D., Нурланкызы Айгуль

Ожидаемые и достигнутые результаты: 1) Экспериментальные исследования, необходимые для определения количества эпох обучения; 2) Проведение экспериментальных исследований для выбора наиболее подходящей функции активации; 3) Экспериментальные исследования для проведения сравнительного анализа параметров (training accuracy, validation accuracy, test accuracy) и MLP, CNN, RNN.