• Представьте в форме блок схемы алгоритм выделения прямой речи


    Задание 144 Представьте в форме блок-схемы алгоритм выделения прямой речи Информатика Босова Рабочая тетрадь 2 часть | | Информатика в школе и дома

    Задание 144. Представьте в форме блок-схемы алгоритм выделения прямой речи в предложении

     

     

    На этой странице размещен вариант решения заданий с страницы к рабочей тетради часть 1 по информатике за 8 класс авторов Босова. Здесь вы сможете списать решение домашнего задания или просто посмотреть ответы. ГДЗ, рабочая тетрадь часть 1

    Литература:Рабочая тетрадь, часть 1,2. Информатика, 8 класс. Автор: Босова Л.Л., Босова А.Ю. Издательство: Бином

    Facebook

    Twitter

    Вконтакте

    Google+

    примеры, элементы, построение. Блок-схемы алгоритмов :: SYL.ru

    В этой статье будут рассмотрены примеры блок-схем, которые могут встретиться вам в учебниках по информатике и другой литературе. Блок-схема представляет собой алгоритм, по которому решается какая-либо задача, поставленная перед разработчиком. Сначала нужно ответить на вопрос, что такое алгоритм, как он представляется графически, а самое главное – как его решить, зная определенные параметры. Нужно сразу отметить, что алгоритмы бывают нескольких видов.

    Что такое алгоритм?

    Это слово ввел в обиход математик Мухаммед аль-Хорезми, который жил в период 763-850 года. Именно он является человеком, который создал правила выполнения арифметических действий (а их всего четыре). А вот ГОСТ от 1974 года, который гласит, что:

    Алгоритм – это точное предписание, которое определяет вычислительный процесс. Причем имеется несколько переменных с заданными значениями, которые приводят расчеты к искомому результату.

    Алгоритм позволяет четко указать исполнителю выполнять строгую последовательность действий, чтобы решить поставленную задачу и получить результат. Разработка алгоритма – это разбивание одной большой задачи на некую последовательность шагов. Причем разработчик алгоритма обязан знать все особенности и правила его составления.

    Особенности алгоритма

    Всего можно выделить восемь особенностей алгоритма (независимо от его вида):

    1. Присутствует функция ввода изначальных данных.
    2. Есть вывод некоего результата после завершения алгоритма. Нужно помнить, что алгоритм нужен для того, чтобы достичь определенной цели, а именно – получить результат, который имеет прямое отношение к исходным данным.
    3. У алгоритма должна быть структура дискретного типа. Он должен представляться последовательными шагами. Причем каждый следующий шаг может начаться только после завершения предыдущего.
    4. Алгоритм должен быть однозначным. Каждый шаг четко определяется и не допускает произвольной трактовки.
    5. Алгоритм должен быть конечным – необходимо, чтобы он выполнялся за строго определенное количество шагов.
    6. Алгоритм должен быть корректным – задавать исключительно верное решение поставленной задачи.
    7. Общность (или массовость) – он должен работать с различными исходными данными.
    8. Время, которое дается на решение алгоритма, должно быть минимальным. Это определяет эффективность решения поставленной задачи.

    А теперь, зная, какие существуют блок-схемы алгоритмов, можно приступить к рассмотрению способов их записи. А их не очень много.

    Словесная запись

    Такая форма, как правило, применяется при описании порядка действий для человека: «Пойди туда, не знаю куда. Принеси то, не знаю что».

    Конечно, это шуточная форма, но суть понятна. В качестве примера можно привести еще, например, привычную запись на стеклах автобусов:«При аварии выдернуть шнур, выдавить стекло».

    Здесь четко ставится условие, при котором нужно выполнить два действия в строгой последовательности. Но это самые простые алгоритмы, существуют и более сложные. Иногда используются формулы, спецобозначения, но при обязательном условии – исполнитель должен все понимать.

    Допускается изменять порядок действий, если необходимо вернуться, например, к предыдущей операции либо обойти какую-то команду при определенном условии. При этом команды желательно нумеровать и обязательно указывается команда, к которой происходит переход: «Закончив все манипуляции, повторяете пункты с 3 по 5».

    Запись в графической форме

    В этой записи участвуют элементы блок-схем. Все элементы стандартизированы, у каждой команды имеется определенная графическая запись. А конкретная команда должна записываться внутри каждого из блоков обычным языком или математическими формулами. Все блоки должны соединяться линиями – они показывают, какой именно порядок у выполняемых команд. Собственно, этот тип алгоритма более подходит для использования в программном коде, нежели словесный.

    Запись на языках программирования

    В том случае, если алгоритм необходим для того, чтобы задачу решала программа, установленная на ПК, то нужно его записывать специальным кодом. Для этого существует множество языков программирования. И алгоритм в этом случае называется программой.

    Блок-схемы

    Блок-схема – это представление алгоритма в графической форме. Все команды и действия представлены геометрическими фигурами (блоками). Внутри каждой фигуры вписывается вся информация о тех действиях, которые нужно выполнить. Связи изображены в виде обычных линий со стрелками (при необходимости).

    Для оформления блок-схем алгоритмов имеется ГОСТ 19.701-90. Он описывает порядок и правила создания их в графической форме, а также основные методы решения. В этой статье приведены основные элементы блок-схем, которые используются при решении задач, например, по информатике. А теперь давайте рассмотрим правила построения.

    Основные правила составления блок-схемы

    Можно выделить такие особенности, которые должны быть у любой блок-схемы:

    1. Обязательно должно присутствовать два блока – «Начало» и «Конец». Причем в единичном экземпляре.
    2. От начального блока до конечного должны быть проведены линии связи.
    3. Из всех блоков, кроме конечного, должны выходить линии потока.
    4. Обязательно должна присутствовать нумерация всех блоков: сверху вниз, слева направо. Порядковый номер нужно проставлять в левом верхнем углу, делая разрыв начертания.
    5. Все блоки должны быть связаны друг с другом линиями. Именно они должны определять последовательность, с которой выполняются действия. Если поток движется снизу вверх или справа налево (другими словами, в обратном порядке), то обязательно рисуются стрелки.
    6. Линии делятся на выходящие и входящие. При этом нужно отметить, что одна линия является для одного блока выходящей, а для другого входящей.
    7. От начального блока в схеме линия потока только выходит, так как он является самым первым.
    8. А вот у конечного блока имеется только вход. Это наглядно показано на примерах блок-схем, которые имеются в статье.
    9. Чтобы проще было читать блок-схемы, входящие линии изображаются сверху, а исходящие снизу.
    10. Допускается наличие разрывов в линиях потока. Обязательно они помечаются специальными соединителями.
    11. Для облегчения блок-схемы разрешается всю информацию прописывать в комментариях.

    Графические элементы блок-схем для решения алгоритмов представлены в таблице:

    Линейный тип алгоритмов

    Это самый простой вид, который состоит из определенной последовательности действий, они не зависят от того, какие данные вписаны изначально. Есть несколько команд, которые выполняются однократно и только после того, как будет сделана предшествующая. Линейная блок-схема выглядит таким образом:

    Причем связи могут идти как сверху вниз, так и слева направо. Используется такая блок-схема для записи алгоритмов вычислений по простым формулам, у которых не имеется ограничений на значения переменных, входящих в формулы для расчета. Линейный алгоритм – это составная часть сложных процессов вычисления.

    Разветвляющиеся алгоритмы

    Блок-схемы, построенные по таким алгоритмам, являются более сложными, нежели линейные. Но суть не меняется. Разветвляющийся алгоритм – это процесс, в котором дальнейшее действие зависит от того, как выполняется условие и какое получается решение. Каждое направление действия – это ветвь.

    На схемах изображаются блоки, которые называются «Решение». У него имеется два выхода, а внутри прописывается логическое условие. Именно от того, как оно будет выполнено, зависит дальнейшее движение по схеме алгоритма. Можно разделить разветвляющиеся алгоритмы на три группы:

    1. «Обход» – при этом одна из веток не имеет операторов. Другими словами, происходит обход нескольких действий другой ветки.
    2. «Разветвление» – каждая ветка имеет определенный набор выполняемых действий.
    3. «Множественный выбор» – это разветвление, в котором есть несколько веток и каждая содержит в себе определенный набор выполняемых действий. Причем есть одна особенность – выбор направления напрямую зависит от того, какие заданы значения выражений, входящих в алгоритм.

    Это простые алгоритмы, которые решаются очень просто. Теперь давайте перейдем к более сложным.

    Циклический алгоритм

    Здесь все предельно понятно – циклическая блок-схема представляет алгоритм, в котором многократно повторяются однотипные вычисления. По определению, цикл – это определенная последовательность каких-либо действий, выполняемая многократно (более, чем один раз). И можно выделить несколько типов циклов:

    1. У которых известно число повторений действий (их еще называют циклами со счетчиком).
    2. У которых число повторений неизвестно – с постусловием и предусловием.

    Независимо от того, какой тип цикла используется для решения алгоритма, у него обязательно должна присутствовать переменная, при помощи которой происходит выход. Именно она определяет количество повторений цикла. Рабочая часть (тело) цикла – это определенная последовательность действий, которая выполняется на каждом шаге. А теперь более детально рассмотрим все типы циклов, которые могут встретиться при составлении алгоритмов и решении задач по информатике.

    Циклы со счетчиками

    На рисунке изображена простая блок-схема, в которой имеется цикл со счетчиком. Такой тип алгоритмов показывает, что заранее известно количество повторений данного цикла. И это число фиксировано. При этом переменная, считающая число шагов (повторений), так и называется – счетчик. Иногда в учебниках можно встретить иные определения – параметр цикла, управляющая переменная.

    Блок-схема очень наглядно иллюстрирует, как работает цикл со счетчиком. Прежде чем приступить к выполнению первого шага, нужно присвоить начальное значение счетчику – это может быть любое число, оно зависит от конкретного алгоритма. В том случае, когда конечное значение меньше величины счетчика, начнет выполняться определенная группа команд, которые составляют тело цикла.

    После того, как тело будет выполнено, счетчик меняется на величину шага счетчика, обозначенную буквой h. В том случае, если значение, которое получится, будет меньше конечного, цикл будет продолжаться. И закончится он лишь в тогда, когда конечное значение будет меньше, чем счетчик цикла. Только в этом случае произойдет выполнение того действия, которое следует за циклом.

    Обычно в обозначениях блок-схем используется блок, который называется «Подготовка». В нем прописывается счетчик, а затем указываются такие данные: начальное и конечное значения, шаг изменения. На блок-схеме это параметры I н, Ik и h, соответственно. В том случае, когда h=1, величину шага не записывают. В остальных случаях делать это обязательно. Необходимо придерживаться простого правила – линия потока должна входить сверху. А линия потока, которая выходит снизу (или справа, в зависимости от конкретного алгоритма), должна показывать переход к последующему оператору.

    Теперь вы полностью изучили описание блок-схемы, изображенной на рисунке. Можно перейти к дальнейшему изучению. Когда используется цикл со счетчиком, требуется соблюдать определенные условия:

    1. В теле не разрешается изменять (принудительно) значение счетчика.
    2. Запрещено передавать управление извне оператору тела. Другими словами, войти в цикл можно только из его начала.

    Циклы с предусловием

    Этот тип циклов применяется в тех случаях, когда количество повторений заранее неизвестно. Цикл с предусловием – это тип алгоритма, в котором непосредственно перед началом выполнения тела осуществляется проверка условия, при котором допускается переход к следующему действию. Обратите внимание на то, как изображаются элементы блок-схемы.

    В том случае, когда условие выполняется (утверждение истинно), происходит переход к началу тела цикла. Непосредственно в нем изменяется значение хотя бы одной переменной, влияющей на значение поставленного условия. Если не придерживаться этого правила, получим «зацикливание». В том случае, если после следующей проверки условия выполнения тела цикла оказывается, что оно ложное, то происходит выход.

    В блок-схемах алгоритмов допускается осуществлять проверку не истинности, а ложности начального условия. При этом из цикла произойдет выход только в том случае, если значение условия окажется истинным. Оба варианта правильные, их использование зависит от того, какой конкретно удобнее использовать для решения той или иной задачи. Такой тип цикла имеет одну особенность – тело может не выполниться в случае, когда условие ложно или истинно (в зависимости от варианта, который применяется для решения алгоритма).

    Ниже приведена блок-схема, которая описывает все эти действия:

    Если внимательно присмотреться, то этот вид циклов чем-то похож на предыдущий. Самостоятельно построить блок-схему, описывающую этот цикл, мы сейчас и попробуем. Особенность заключается в том, что неизвестно заранее число повторений. А условие задается уже после того, как произошел выход из тела. Отсюда видно, что тело, независимо от решения, будет выполняться как минимум один раз. Для наглядности взгляните на блок-схему, описывающую выполнение условия и операторов:

    Ничего сложного в построении алгоритмов с циклами нет, достаточно в них только один раз разобраться. А теперь перейдем к более сложным конструкциям.

    Сложные циклы

    Сложные – это такие конструкции, внутри которых есть один или больше простых циклов. Иногда их называют вложенными. При этом те конструкции, которые охватывают иные циклы, называют «внешними». А те, которые входят в конструкцию внешних – внутренними. При выполнении каждого шага внешнего цикла происходит полная прокрутка внутреннего, как представлено на рисунке:

    Вот и все, вы рассмотрели основные особенности построения блок-схем для решения алгоритмов, знаете принципы и правила. Теперь можно рассмотреть конкретные примеры блок-схем из жизни. Например, в психологии такие конструкции используются для того, чтобы человек решил какой-то вопрос:

    Или пример из биологии для решения поставленной задачи:

    Решение задач с блок-схемами

    А теперь рассмотрим примеры задач с блок-схемами, которые могут попасться в учебниках информатики. Например, задана блок-схема, по которой решается какой-то алгоритм:

    При этом пользователь самостоятельно вводит значения переменных. Допустим, х=16, а у=2. Процесс выполнения такой:

    1. Производится ввод значений х и у.
    2. Выполняется операция преобразования: х=√16=4.
    3. Выполняется условие: у=у2=4.
    4. Производится вычисление: х=(х+1)=(4+1)=5.
    5. Дальше вычисляется следующая переменная: у=(у+х)=(5+4)=9.
    6. Выводится решение: у=9.

    На этом примере блок-схемы по информатике хорошо видно, как происходит решение алгоритма. Нужно обратить внимание на то, что значения х и у задаются на начальном этапе и они могут быть любыми.

    Чтение и составление блок-схем

    Скрыть

    Описание презентации по отдельным слайдам:

    1 слайд Описание слайда:

    Алгоритмизация Работа с блок-схемами

    2 слайд Описание слайда:

    Чтение блок-схем Данные задания нацелены на чтение блок-схем и определения результата. Определите значение целочисленной переменной х после выполнения фрагмента алгоритма:

    3 слайд Описание слайда:

    Примечание: знаком := обозначена операция присваивания 1) -11 2) 11 3) 44 4) 55

    4 слайд Описание слайда:

    1) 8 2) 16 3) 32 4) 12

    5 слайд Описание слайда:

    1) 1 2) 45 3) 55 4) 66

    6 слайд Описание слайда:

    1) 36 2) 45 3) 56 4) 50

    7 слайд Описание слайда:

    1) 5 2) 8 3) 13 4) 21

    8 слайд Описание слайда:

    Фрагмент блок-схемы представляет алгоритм, который содержит две команды ветвления. 1) команду ветвления в сокращенной форме, в которую вложена команда ветвления в полной форме 2)две команды ветвления в полной форме, одна из которой вложена в другую 3)две команды ветвления в сокращенной форме, одна из которой вложена в другую 4)команду ветвления в полной форме, в которую вложена команда ветвления в сокращенной форме

    9 слайд Описание слайда:

    Составить блок-схемы Поиск минимального значения из трех чисел A,B,C при помощи двойного сравнения.

    10 слайд Описание слайда: 11 слайд Описание слайда:

    Составить блок-схемы Поиск минимального числа из трёх А,В,С. Метод последовательного сравнения .

    12 слайд Описание слайда: 13 слайд Описание слайда:

    Составить блок-схему Пример 3. Составить алгоритм определения находится ли точка М с координатами Х,У на окружности радиуса R. Решение. Визуальный алгоритм приведен на сл. рис. Для решения в нем используется математическая модель в виде формулы окружности R2 = X2+Y2.

    14 слайд Описание слайда: 15 слайд Описание слайда:

    Составить блок-схему Пример 4. Составить алгоритм определения корней уравнения (X2+B*X+C=0). Решение. При составления этого алгоритма надо рассмотреть случаи, когда уравнение не имеет корней и когда имеется только один корень. Обозначим корни уравнения через переменные Х1,Х2. D - промежуточная переменная для вычисления дискриминанта. Алгоритм вычисления корней уравнения заданного вида приведен на сл. рис.

    16 слайд Описание слайда: 17 слайд Описание слайда:

    Задания для самостоятельного выполнения Составить визуальные разветвленные алгоритмы для следующих задач.  1.Для двух чисел Х,У определить, являются ли они корнями уравнения А*Р^4+D*P^2+C=0 2.Если среди трех чисел А,В,С имеется хотя бы одно четное вычислить максимальное, иначе – минимальное 3.Ввести положительное А>=1. Найти наибольшее из выражений вида 1\А и SIN(A). 4.Ввести два числа . Меньшее заменить полусуммой, а большее - удвоенным произведением. 5.Ввести три числа А,В,С . Удвоить каждое из них , если А>=В>=С, иначе поменять значения А и В. 6.Определить является ли точка с координатами X,Y точкой пересечения диагоналей квадрата со стороной R ,одна вершина которого расположена в начале координат. 7.* Определить значения функции в зависимости от значения аргумента а*х2 , если х > 10 у= 1/х , если –10  х  10 Sin(х) , если х < 10    

    18 слайд Описание слайда:

    ЦИКЛИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ Циклические алгоритмы являются наиболее распространенным видом алгоритмов, в них предусматривается повторное выполнение определенного набора действий при выполнении некоторого условия. Такое повторное выполнение часто называют циклом.

    19 слайд Описание слайда:

    Цикл с предусловием Цикл с предусловием начинается с проверки условия выхода из цикла. Это логическое выражение, например I<=6. Если оно истинно, то выполняются те действия, которые должны повторяться. В противном случае, если логическое выражение I<=6 ложно, то этот цикл прекращает свои действия.

    20 слайд Описание слайда:

    Цикл с постусловием Цикл с постусловием функционирует иначе. Сначала выполняется один раз те действия, которые подлежат повторению, затем проверяется логическое выражение , определяющее условие выхода из цикла, например, I>6 .Проверка его осуществляется тоже по-другому. Если условие выхода истинно, то цикл с постусловием прекращает свою работу, в противном случае - происходит повторение действий, указанных в цикле.

    21 слайд Описание слайда:

    Повторяющиеся действия в цикле называются "телом цикла".

    22 слайд Описание слайда:

    Классическим примером циклического алгоритма служит алгоритм для вычисления степени числа Y=X. Этот алгоритм может быть реализован на основе операции умножения. Табличное представление такого алгоритма, отражающего зависимость У от Х при изменении показателя степени n от 1 до 3, представлено в табл. В этой таблице показаны также рекуррентные соотношения между У и Х, определяющие как на каждом шаге зависит значение У от значения Х и от значения У, вычисленного на предыдущем шаге.

    23 слайд Описание слайда:

    Таблица. Рекуррентные соотношения при вычислении Y=Xⁿ n Y Рекуррентные соотношения 1 Y[1]=X Y=X 2 Y[2]=X*X или Y[2]=Y[1]*X Y=X*X или Y=Y*X 3 Y[3]=X*X*X или Y[3]=Y[2]*X Y=X*X*X или Y=Y*X

    24 слайд Описание слайда:

    Составление блок-схем Пример 5.Пусть требуется составить алгоритм вычисления суммы ряда S=x+x^2+x^3+…+x^n. Решение. Исходные данные для алгоритма это переменные x и n. На каждом шаге будем вычислять очередной член суммы Y и прибавлять его к предыдущему значению суммы S.Для этого используем реккурентную формулу вычисления степени Х (см. таблицу 3) Y=Y*Х, тогда сумма ряда на каждом шаге итерации будет вычисляться по формуле S=S+Y. Количество итераций K изменяется от 1 до n и равно количеству членов ряда. Начальное значение суммы ряда S равно 0. На рис. 12 представлен циклический алгоритм с предусловием для вычисления заданной суммы ряда.

    25 слайд Описание слайда:

    Алгоритм вычисления суммы ряда S=x+x^2+x^3+…+x^n

    26 слайд Описание слайда:

    Составление блок-схем Пример 6. Требуется составить алгоритм получения на отрезке [-15,15] множества значений функции Y= SIN(X) в виде таблицы значений (X,Y) при изменении аргумента Х по формуле X[k]=X[k-1]+h, где h=1,5.   Решение. Такие задачи относят к задачам табулирования функций. Из условия задачи определяем, что начальное значение отрезка табулирования X= -15, конечное значение - X=15. Процесс получения множества пар Х,Y) является итерационным, значит проектируемый алгоритм будет циклическим. Условие выхода из цикла Х>15. На рис. 13 представлен циклический алгоритм с предусловием вычисления табличного значения функции Y= SIN(X) на отрезке -15<X<15 при изменении Х на каждом шаге итерации на величину 1,5. Результатом выполнения алгоритма является циклический вывод множеств пар (Y,X) .

    27 слайд Описание слайда:

    Циклический алгоритм табулирования функции Y =sin (X)

    28 слайд Описание слайда:

    Задания для самостоятельного выполнения Вычислить число в факториале Y=X! Вычислить сумму ряда , общий член которого задан формулой An=(x*n)/n!. При табулировании функции y=cos(x+a) на отрезке [1,10] c шагом h=1 определить сумму значений y , больших p. Подсчитать количество цифр в целом числе Х. Вычислить сумму значений функции у=x^2 на отрезке [1,5] c шагом 1. * Найти минимальное значение функции Y=Sin(X)*X , на отрезке [C,D] с шагом 0.001. Реализовать цикл с постусловием. Протабулировать функцию y=sin(x) на отрезке [1,5] с шагом h=0,5. Вывести предпоследнее положительное значение функции.

    29 слайд Описание слайда:

    8. Определить постановку задачи и составить визуальный алгоритм для этой задачи, если табличное представление ее решения изображено ниже:     Задания для самостоятельного выполнения Условие N>0 S N 0 125 125>0 да 0+5=5 12 12>0 да 5+2=7 1 1>0 да 7+1=8 0 0>0 нет

    30 слайд Описание слайда:

    9. Составить визуальную и табличную формы алгоритма по его текстовому представлению, а также определить конечное значение S Задания для самостоятельного выполнения А) I=0; S=0; В) I=1; S=0; ПОКА I<3 ПОКА I >1 I=I+3 S=S+1/I S=S+I*I I=I-1 ВЫВОД S ВЫВОД S

    31 слайд Описание слайда:

    10. Составить визуальную и текстовую форму представления алгоритма, заданного в табличной форме. Задания для самостоятельного выполнения I J S 0 1 2 0+1+2=3 3 3+1+3=7 2 2 7+2+2=11 3 11+2+3=16

    32 слайд Описание слайда:

    11. Определить является ли данный фрагмент алгоритма циклом, если да, то какого вида и какое действие является телом цикла? Задания для самостоятельного выполнения

    33 слайд Описание слайда:

    12. * Протабулировать функцию Y=tg(X), при изменении X на отрезке [A,B] с шагом K и определить количество точек разрыва(M) этой функции. Задания для самостоятельного выполнения

    34 слайд Описание слайда:

    13. Определите местонахождение ошибок в алгоритмическом решении следующей задачи. Найти минимальное значение функции Y=A*X2+Sin(X)*X0,5, для Х изменяющемся на отрезке [C,D] с шагом 0,01. Задания для самостоятельного выполнения

    35 слайд Описание слайда:

    Курс повышения квалификации

    Курс профессиональной переподготовки

    Учитель математики и информатики

    Курс профессиональной переподготовки

    Учитель информатики

    Средства представления и записи алгоритмов. Блок – схемы.Виды алгоритмических структур. Линейный алгоритм | Презентация к уроку (информатика и икт, 7 класс) по теме:

    По теме: методические разработки, презентации и конспекты

    Презентация по теме "Алгоритмы. Свойства. Способы записи алгоритмов. Линейные алгоритмы"

    В данной презентации представлен материал к разделу "Алгоритмизация". В презентации рассмотрены понятия: алгоритм, свойства алгоритма, способы записи алгоритмов, линейные алгоритмы. Представлены задач...

    Урок «Алгоритмический язык. Программная реализация линейных алгоритмов» (9 класс)

    Методическая разработка урока по программированию на алгоритмическом языке в 9 классе. Рассматривается программная реализация линейных алгоритмов....

    Управление и кибернетика. Алгоритм и его свойства. Алгоритмические структуры. Графический учебный исполнитель. Тест по информатике для 9 класса.

    Управление и кибернетика. Алгоритм и его  свойства. Алгоритмические структуры. Графический учебный исполнитель. Тест по информатике для 9 класса по учебнику И.Г. Семакина.....

    Конспект урока по информатике и ИКТ по теме: «Запись алгоритмов в блок-схеме. Линейный алгоритм»

    Материал к уроку на тему: «Запись алгоритмов в блок-схеме. Линейный алгоритм», учебная тема: «Алгоритмы и исполнители. Свойства и виды алгоритмов, формы представления и записи алгоритма». В архиве сод...

    Конспект урока на тему: "«Основные виды алгоритмических структур. Линейные алгоритмы»."

    Цели  урока:Образовательная.Организовать работу учащихся по изучению и первичному закреплению знаний путем  коллективной и самостоятельной практической деятельности.Развивающая. О...

    Основные алгоритмические конструкции. Следование. Реализация линейного алгоритма при помощи робота mOway и его программного обеспечения.

    Разработка урока по теме Основные алгоритмические конструкции. Следование. Реализация линейного алгоритма при помощи робота mOway и его программного обеспечения.Содержит описание хода урока и рас...

    Самостоятельная работа_Линейные алгоритмы_блок-схемы_6_вариантов

    Самостоятельная работа_Линейные алгоритмы_блок-схемы_6_вариантов...

    Конспект урока по информатике (9 класс)

    4.10.18 класс 9 урок 10

    Тема урока: Практическая работа (составление простых алгоритмов).

    Цели и задачи урока: закрепление навыков составления алгоритмов; способствовать развитию настойчивости и целеустремлённости, творческой активности и самостоятельности, способности аргументировать свои убеждения.

    Знать: понятие разветвляющегося алгоритма.

    Уметь: создавать разветвляющиеся алгоритмы.

    Ход урока

    1. Организационный момент

    Здравствуйте ребята, присаживайтесь! Проверка готовности к уроку, проверка отсутствующих.

    1. Актуализация знаний.

    Учитель: Что такое АЛГОРИТМ? ((Алгоритм – это описание последовательных действий, направленных на получение из исходных данных результата за конечное число шагов с помощью понятных исполнителю команд).).

    Учитель: В сказках все алгоритмы записаны на каком языке? (естественном языке). А, какие формы записи алгоритмов известны в информатике? (Словесная, табличная, на языке блок-схем).

    Какие фигуры используются в блок-схемах, что они обозначают?

    Учитель: Алгоритм — описание последовательности действий (план), строгое исполнение которых приводит к решению поставленной задачи за конечное число шагов.

    Алгоритмизация — процесс разработки алгоритма (плана действий) для решения задачи.

    Общие характеристики называют свойствами алгоритма.

    1. Дискретность (от лат. discretus — разделенный, прерывистый) – это разбиение алгоритма на ряд отдельных законченных действий (шагов), необходимость строгого соблюдения последовательности выполнения действий.

    2. Детерминированность (от лат. determinate — определенность, точность) - любое действие алгоритма должно быть строго и недвусмысленно опре­делено в каждом случае.

    3. Конечность - каждое действие в отдельности и алгоритм в целом должны иметь возможность завершения.

    4. Массовость - один и тот же алгоритм можно использовать с разными исходными данными.

    5. Результативность - в алгоритме не было ошибок.

    Виды алгоритмов:

    Существует 4 вида алгоритмов: линейный, циклический, разветвляющийся, вспомогательный.

    1. Линейный (последовательный) алгоритм — описание действий, которые выполняются однократно в заданном порядке.

    2. Циклический алгоритм — описание действий, которые должны повторяться указанное число раз или пока не выполнено заданное условие. Перечень повторяющихся действий называется телом цикла.

    Условие — выражение, находящееся между словом «если» и словом «то» и принимающее значение «истина» или «ложь».

    3. Разветвляющийся алгоритм — алгоритм, в котором в зависимости от условия выполняется либо одна, либо другая последовательность действий.

    В общем случае схема разветвляющего алгоритма будет выглядеть так: «если условие, то..., иначе...». Такое представление алгоритма получило название полной формы.

    Неполная форма, в которой действия пропускаются: «если условие, то...».

    4. Вспомогательный алгоритм — алгоритм, который можно использовать в других алгоритмах, указав только его имя.

    1. Изучение нового материала. Сообщение темы урока.

    Учитель: Сегодня мы будем с вами выполнять самостоятельную работу. Запишите число, классная работа. Тема урока: «Практическая работа (составление простых алгоритмов).

    ПРИЛОЖЕНИЕ 1

    Начнём мы с самых простых алгоритмов – линейных. Их составление, обычно, не вызывает особого труда. Однако, навыки составления таких алгоритмов чрезвычайно важны.

    Пример 1. Составить алгоритм запуска программы Paint в ОС Windows 7.

    Решение:

    Вспомним из курса информатики 5 класса порядок действий для запуска программы Paint.

    1. Войти в меню «Пуск».

    2. Войти в пункт «Все программы».

    3. Войти в пункт «Стандартные».

    4. Выбрать программу «Paint».

    Данный алгоритм в виде блок-схемы имеет следующий вид:

     

    Рис. 1. Блок-схема к примеру 1.

     

    Составление алгоритмов с ветвлениями

    Рассмотрим пример на составление алгоритмов с ветвлениями.

     Пример 2. Составьте алгоритм для перехода дороги на светофоре.

    Рис. 2. Светофор (Источник).

    Решение:

    Возможны следующие ситуации: в тот момент, когда мы подошли к дороге горел красный или зелёный свет. Если горел зелёный свет, то можно переходить дорогу. Если же горел красный свет, то необходимо дождаться зелёного – и уже тогда переходить дорогу.

    Таким образом, алгоритм имеет следующий вид:

    1. Подойти к светофору.

    2. Посмотреть на его свет.

    3. Если горит зелёный, то перейти дорогу.

    4. Если горит красный, то подождать, пока загорится зелёный, и уже тогда перейти дорогу.

    Блок-схема данного алгоритма имеет вид:

    Рис. 3. Блок-схема к примеру 2.

     

    Составление циклических алгоритмов

    Рассмотрим пример на составление циклического алгоритма. Мы уже несколько раз обсуждали перевод чисел из десятичной системы в двоичную. Теперь пришло время чётко сформулировать этот алгоритм.

    Напомним, что его принцип состоит в делении числа на 2 и записей остатков, получающихся при делении.

    Пример 3. Составить алгоритм перевода чисел из десятичной системы в двоичную.

    Решение:

    То есть, алгоритм будет выглядеть так:

    1. Если число равно 0 или 1, то это и будет его двоичное представление.

    2. Если число больше 1, то мы делим его на 2.

    3. Полученный остаток от деления записываем в последний разряд двоичного представления числа.

    4. Если полученное частное равно 1, то его дописываем в первый разряд двоичного представления числа и прекращаем вычисления.

    5. Если же полученное частное больше 1, то мы заменяем исходное число на него и возвращаемся в пункт 2).

    Блок-схема этого алгоритма выглядит следующим образом:

    Рис. 4. Блок-схема к примеру 3.

    Примечание: подумайте, можно ли как-то упростить приведенную блок-схему.

     

    «Чтение» алгоритмов

    Пример 4. По заданной блок-схеме выполнить действия алгоритма для числа 23.

    Рис. 5. Блок-схема к примеру 4.

    Решение:

    1. a=23

    2. 23+5=28

    3. 28<35

    4. 28+5=33

    5. 33<35

    6. 33+5=38

    7. 38>35

    8. 76 – двузначное число

    9. 76-50=26.

    Ответ: 26.

     

    На этом уроке мы разобрали примеры составления алгоритмов, а также пример «чтения алгоритма» по готовой блок-схеме.

    На следующем уроке мы обсудим игры и выигрышные стратегии.

     

    Как убить Кощея?

    Наверное, все помнят из детства сказку, в которой рассказывается о местонахождении смерти Кощея Бессмертного: «Смерть моя – на конце иглы, которая в яйце, яйцо – в утке, утка – в зайце, заяц в сундуке сидит, сундук на крепкий замок закрыт и закопан под самым большим дубом на острове Буяне, посреди моря-океяна …»

    Рис. 6. Кощей Бессмертный и Василиса Премудрая (Источник).

    Предположим, вместо Ивана-царевича бороться с Кощеем был брошен Иван-дурак. Давайте поможем Василисе Премудрой составить такой алгоритм, чтобы даже Иван-дурак смог убить Кощея.

    1. Конечно же, сначала необходимо разыскать остров Буян (на такие вещи, будем считать, Иван-дурак способен).

    2. Поскольку сундук закопан под самым большим дубом, то сначала необходимо найти самый большой дуб на острове.

    3. Затем нужно выкопать сам сундук.

    4. Прежде чем доставать зайца, необходимо сломать крепкий замок.

    5. Теперь уже можно достать зайца.

    6. Из зайца нужно достать утку.

    7. Из утки достать яйцо.

    8. Разбить яйцо и достать иголку.

    9. Иголку поломать.

    Это тоже линейный алгоритм, хотя и более длинный, чем алгоритм запуска программы Paint.

    Его блок-схема выглядит так:

    Рис. 7. Блок-схема.

     

    На распутье…

    И снова обратимся к сказочным персонажам в поисках примеров различных алгоритмов. Когда речь идёт об алгоритмах с ветвлениями, то, конечно, нельзя не вспомнить о богатыре, стоящем на распутье возле камня.

    Рис. 8. Богатырь на распутье (Источник).

    На камне написано:

    «Направо пойдёшь – коня потеряешь, себя спасёшь; налево пойдёшь – себя потеряешь, коня спасёшь; прямо пойдёшь – и себя и коня потеряешь».

    Попробуем составить алгоритм действий, который составил автор надписи на камне для путников?

    1. Если мы пойдём направо, то потеряем коня. Если же мы не пойдём направо, то у нас остаётся два варианта (мы считаем, что назад возвращаться путник не будет): пойти прямо и налево.

    2. В случае, если мы пойдём налево, то потеряем себя, а коня спасём.

    3. Если же мы пойдём прямо, то потеряем и себя, и коня.

    Блок-схема этого алгоритма выглядит так:

    Рис. 9. Блок-схема.

     

    Репка

    Русские народные сказки не оставили нас и без циклического алгоритма. И, как ни странно, спрятался он в одной из самых незамысловатых сказок – «Репке».

    Рис. 10. Репка.

    Вспомним сюжет сказки: дед тянет-потянет – вытянуть не может. Затем на помощь к деду по очереди подходят новые персонажи – и так до тех пор, пока не приходит мышка.

    Попытаемся составить алгоритм действий всех персонажей сказки для того, чтобы они всё-таки смогли вытянуть Репку.

    1. Изначально к Репке подошёл дед и попытался вытянуть.

    2. Поскольку вытянуть Репку не получилось, то понадобилась помощь следующего персонажа.

    3. И так происходит до тех пор, пока не появилась мышка (или, другими словами, до тех пор, пока Репку не вытащили).

    В виде блок-схемы этот алгоритм выглядит следующим образом:

    Рис. 11. Блок-схема.

    1. Закрепление и коррекция знаний.

    Учитель: Приложение 1. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА

    1. Информация о домашнем задании.

    Выучить записи в тетрадях.

      1. Итог урока. Рефлексия.

    - Линейный алгоритм – это…

    - В чем особенность алгоритмической структуры ветвления? (есть условие)

    - Чем отличается алгоритмическая структура выбор? (несколько условий)

    Задание 1. Составить алгоритм запуска программы Paint в ОС Windows 7.

     Задание 2. Составьте алгоритм для перехода дороги на светофоре.

    Задание 3. Составить алгоритм перевода чисел из десятичной системы в двоичную.

    Задание 4. По заданной блок-схеме выполнить действия алгоритма для числа 23.

    Рис. 5. Блок-схема к примеру 4.

    Задание 5: Составить алгоритм и блок-схему «Как убить Кощея»?

    Наверное, все помнят из детства сказку, в которой рассказывается о местонахождении смерти Кощея Бессмертного: «Смерть моя – на конце иглы, которая в яйце, яйцо – в утке, утка – в зайце, заяц в сундуке сидит, сундук на крепкий замок закрыт и закопан под самым большим дубом на острове Буяне, посреди моря-океяна …»

    Рис. 6. Кощей Бессмертный и Василиса Премудрая

    Задание 6: На распутье…

    И снова обратимся к сказочным персонажам в поисках примеров различных алгоритмов. Когда речь идёт об алгоритмах с ветвлениями, то, конечно, нельзя не вспомнить о богатыре, стоящем на распутье возле камня.

    Рис. 8. Богатырь на распутье (Источник).

    На камне написано:

    «Направо пойдёшь – коня потеряешь, себя спасёшь; налево пойдёшь – себя потеряешь, коня спасёшь; прямо пойдёшь – и себя и коня потеряешь».

    Попробуйте составить алгоритм действий, который составил автор надписи на камне для путников?

    Задание 7: Репка

    Русские народные сказки не оставили нас и без циклического алгоритма. И, как ни странно, спрятался он в одной из самых незамысловатых сказок – «Репке».

    Рис. 10. Репка.

    Вспомним сюжет сказки: дед тянет-потянет – вытянуть не может. Затем на помощь к деду по очереди подходят новые персонажи – и так до тех пор, пока не приходит мышка.

    Попытаемся составить алгоритм действий всех персонажей сказки для того, чтобы они всё-таки смогли вытянуть Репку.

    Некоторые часто используемые алгоритмы извлечения речевых характеристик

    1. Введение

    Люди выражают свои чувства, мнения, взгляды и представления устно посредством речи. Процесс производства речи включает артикуляцию, голос и беглость [1, 2]. Это сложная, естественно приобретенная человеческими двигательными способностями, задача, классифицируемая у обычных взрослых людей по производству около 14 различных звуков в секунду с помощью согласованных действий примерно 100 мышц, связанных спинномозговыми и черепными нервами.Простота, с которой люди говорят, контрастирует со сложностью задачи, и эта сложность может помочь объяснить, почему речь может быть очень чувствительной к заболеваниям, связанным с нервной системой [3].

    Было предпринято несколько успешных попыток разработки систем, которые могут анализировать, классифицировать и распознавать речевые сигналы. Как оборудование, так и программное обеспечение, разработанные для таких задач, применялись в различных областях, таких как здравоохранение, государственный сектор и сельское хозяйство.Распознавание говорящего - это способность программного или аппаратного обеспечения принимать речевой сигнал, идентифицировать говорящего, присутствующего в речевом сигнале, и впоследствии распознавать говорящего [4]. Распознавание говорящего выполняет задачу, аналогичную той, которую выполняет человеческий мозг. Это начинается с речи, которая является входом в систему распознавания говорящего. Обычно процесс распознавания говорящего состоит из трех основных этапов: акустической обработки, выделения признаков и классификации / распознавания [5].

    Речевой сигнал должен быть обработан для удаления шума перед извлечением важных атрибутов речи [6] и идентификацией.Цель выделения признаков - проиллюстрировать речевой сигнал с помощью заранее определенного количества компонентов сигнала. Это связано с тем, что вся информация в акустическом сигнале слишком громоздка для обработки, а некоторая информация не имеет отношения к задаче идентификации [7, 8].

    Извлечение признаков осуществляется путем изменения формы речевого сигнала на форму параметрического представления при относительно меньшей скорости передачи данных для последующей обработки и анализа. Это обычно называется предварительной обработкой сигналов [9, 10].Он преобразует обработанный речевой сигнал в краткое, но логическое представление, которое является более разборчивым и надежным, чем фактический сигнал. Поскольку интерфейс является начальным элементом в последовательности, качество последующих функций (сопоставление с образцом и моделирование динамика) существенно зависит от качества интерфейса [10].

    Следовательно, приемлемая классификация основана на отличных и качественных характеристиках. В существующих системах автоматического распознавания говорящего (ASR) процедура выделения признаков обычно заключается в обнаружении сравнительно надежного представления одного и того же речевого сигнала для нескольких условий, даже при изменении условий окружающей среды или говорящего, при сохранении той части, которая характеризует информацию в речевом сигнале [7, 8].

    Подходы к извлечению признаков обычно дают многомерный вектор признаков для каждого речевого сигнала [11]. Доступен широкий спектр опций для параметрического представления речевого сигнала для процесса распознавания, таких как перцепционное линейное предсказание (PLP), кодирование с линейным предсказанием (LPC) и коэффициенты мелкочастотного кепстра (MFCC). MFCC - самый известный и очень популярный [9, 12]. Извлечение признаков - самая важная часть распознавания говорящего. Особенности речи играют важную роль в отделении говорящего от других [13].Извлечение признаков уменьшает величину речевого сигнала, не нанося какого-либо ущерба мощности речевого сигнала [14].

    Перед извлечением признаков сначала выполняются последовательности этапов предварительной обработки. Шаг предварительной обработки - это предварительное выделение. Это достигается пропусканием сигнала через КИХ-фильтр [15], который обычно является фильтром с конечной импульсной характеристикой (КИХ) первого порядка [16]. За этим следует блокировка кадров - метод разделения речевого сигнала на кадры.Он удаляет акустический интерфейс, существующий в начале и в конце речевого сигнала [17].

    После этого кадрированный речевой сигнал обрабатывается окнами. Полосовой фильтр - это подходящее окно [15], которое применяется для минимизации несвязанности в начале и в конце каждого кадра. Две самые известные категории окон - это окна Хэмминга и прямоугольные окна [18]. Увеличивает резкость гармоник, устраняет прерывистость сигнала за счет сужения начала и конца кадра до нуля. Это также уменьшает спектральное искажение, образованное перекрытием [17].

    2. Частотные кепстральные коэффициенты Mel (MFCC)

    Частотные кепстральные коэффициенты Mel (MFCC) были первоначально предложены для идентификации односложных слов в непрерывно произносимых предложениях, но не для идентификации говорящего. Вычисление MFCC является копией слуховой системы человека, предназначенной для искусственной реализации принципа работы уха с предположением, что человеческое ухо является надежным распознавателем говорящего [19]. Особенности MFCC коренятся в признанном несоответствии критических полос пропускания человеческого уха с частотными фильтрами, расположенными линейно на низких частотах и ​​логарифмически на высоких частотах, которые использовались для сохранения фонетически важных свойств речевого сигнала.Речевые сигналы обычно содержат тоны различной частоты, каждый тон имеет фактическую частоту f (Гц), а субъективная высота звука вычисляется по шкале Mel. Шкала mel-частоты имеет линейный интервал частот ниже 1000 Гц и логарифмический интервал выше 1000 Гц. Высота тона 1 кГц и на 40 дБ выше воспринимаемого слышимого порога определяется как 1000 мэл и используется в качестве контрольной точки [20].

    MFCC основан на дезинтеграции сигнала с помощью набора фильтров. MFCC дает дискретное косинусное преобразование (DCT) реального логарифма кратковременной энергии, отображаемой на шкале частот Mel [21].MFCC используется для идентификации бронирования авиакомпаний, телефонных номеров и системы распознавания голоса в целях безопасности. Некоторые модификации были предложены к основному алгоритму MFCC для большей надежности, например, путем увеличения логарифмических амплитуд до соответствующей мощности (около 2 или 3) перед применением DCT и уменьшения воздействия низкоэнергетических частей [4 ].

    2.1. Описание алгоритма, сильные и слабые стороны

    MFCC - это кепстральные коэффициенты, полученные на скрученной шкале частот, основанной на слуховом восприятии человека.При вычислении MFCC первым делом обрабатывается речевой сигнал с помощью окна, чтобы разделить речевой сигнал на кадры. Поскольку высокочастотные форманты обрабатывают уменьшенную амплитуду по сравнению с низкочастотными формантами, высокие частоты подчеркиваются, чтобы получить одинаковую амплитуду для всех формант. После оконной обработки применяется быстрое преобразование Фурье (БПФ), чтобы найти спектр мощности каждого кадра. Затем обработка банка фильтров выполняется по спектру мощности с использованием мел-шкалы. DCT применяется к речевому сигналу после преобразования спектра мощности в логарифмическую область для вычисления коэффициентов MFCC [5].Формула, используемая для расчета mels для любой частоты, следующая [19, 22]:

    melf = 2595xlog101 + f / 700E1

    , где mel (f) - частота (mels), а f - частота (Гц).

    MFCC вычисляются с использованием этого уравнения [9, 19]:

    Ĉn = ∑n = 1klogŜkcosnk − 12πkE2

    , где k - количество коэффициентов мелкепстра, Ŝkis выход блока фильтров и Ĉnis конечные коэффициенты mfcc.

    Блок-схему процессора MFCC можно увидеть на рисунке 1.Он суммирует все процессы и шаги, предпринятые для получения необходимых коэффициентов. MFCC может эффективно обозначать низкочастотную область лучше, чем высокочастотную область, отныне он может вычислять форманты, которые находятся в низкочастотном диапазоне, и описывать резонансы речевого тракта. Он был общепризнан как процедура внешнего интерфейса для типичных приложений идентификации говорящего, поскольку он снизил уязвимость к шумовым помехам, с незначительной несогласованностью сеанса и легким для майнинга [19].Кроме того, это идеальное представление звуков, когда характеристики источника стабильны и согласованы (музыка и речь) [23]. Кроме того, он может собирать информацию из дискретизированных сигналов с частотами максимум 5 кГц, что включает в себя большую часть энергии звуков, генерируемых людьми [9].

    Рисунок 1.

    Блок-схема процессора MFCC.

    Кепстральные коэффициенты считаются точными в некоторых задачах распознавания образов, связанных с человеческим голосом. Они широко используются для идентификации говорящего и распознавания речи [21].Другие форманты также могут быть выше 1 кГц и не учитываются эффективно из-за большого расстояния между фильтрами в высокочастотном диапазоне [19]. Характеристики MFCC не совсем точны при существовании фонового шума [14, 24] и могут не подходить для обобщения [23].

    3. Коэффициенты линейного прогнозирования (LPC)

    Коэффициенты линейного прогнозирования (LPC) имитируют голосовой тракт человека [16] и обеспечивают надежную речь. Он оценивает речевой сигнал, аппроксимируя форманты, избавляясь от его эффектов из речевого сигнала и оценивая концентрацию и частоту оставшегося остатка.В результате каждая выборка сигнала определяется как прямое включение предыдущих выборок. Коэффициенты разностного уравнения характеризуют форманты, поэтому LPC необходимо аппроксимировать эти коэффициенты [25]. LPC - мощный метод анализа речи, получивший известность как метод оценки формант [17].

    Частоты, на которых возникают резонансные гребни, называются частотами формант. Таким образом, с помощью этого метода положения формант в речевом сигнале можно предсказать, вычисляя коэффициенты линейного предсказания над скользящим окном и находя пики в спектре последующего фильтра линейного предсказания [17].LPC полезен при кодировании речи высокого качества с низкой скоростью передачи данных [13, 26, 27].

    Другие особенности, которые могут быть выведены из LPC, - это кепстральные коэффициенты линейного предсказания (LPCC), логарифмическое отношение площадей (LAR), коэффициенты отражения (RC), линейные спектральные частоты (LSF) и синусоидальные коэффициенты Arcus (ARCSIN) [13]. LPC обычно используется для восстановления речи. Метод LPC обычно применяется в музыкальных и электрических фирмах для создания мобильных роботов, в телефонных фирмах, тональном анализе скрипок и других струнных музыкальных гаджетов [4].

    3.1. Описание алгоритма, сильные и слабые стороны

    Метод линейного прогнозирования применяется для получения коэффициентов фильтра, эквивалентных речевому тракту, путем уменьшения среднеквадратичной ошибки между входной речью и оцененной речью [28]. Анализ с линейным предсказанием речевого сигнала предсказывает любую заданную выборку речи в определенный период как линейно взвешенное агрегирование предыдущих выборок. Линейная прогнозирующая модель создания речи представлена ​​как [13, 25]:

    ŝn = ∑k = 1paksn − kE3

    , где ŝ - предсказанная выборка, s - речевая выборка, p - коэффициенты предсказателя.

    Ошибка прогнозирования задается как [16, 25]:

    en = sn − ŝnE4

    Затем каждый кадр оконного сигнала автокоррелирован, в то время как наивысшее значение автокорреляции является порядком анализа линейного прогнозирования. За этим следует анализ LPC, где каждый кадр автокорреляций преобразуется в набор параметров LPC, который состоит из коэффициентов LPC [26]. Краткое описание процедуры получения LPC показано на рисунке 2. LPC может быть получено с помощью [7]:

    am = log1 − km1 + kmE5

    Рисунок 2.

    Блок-схема процессора LPC.

    , где a m - коэффициент линейного прогнозирования, k m - коэффициент отражения.

    Линейный прогнозный анализ эффективно выбирает информацию о речевом тракте из заданной речи [16]. Он известен скоростью вычислений и точностью [18]. LPC превосходно представляет поведение источника, которое является устойчивым и последовательным [23]. Кроме того, он также используется в системе распознавания говорящего, где основной целью является извлечение свойств речевого тракта [25].Он дает очень точные оценки параметров речи и сравнительно эффективен для вычислений [14, 26]. Традиционное линейное прогнозирование страдает от искаженных коэффициентов автокорреляции [29]. Оценки LPC имеют высокую чувствительность к шуму квантования [30] и могут не подходить для обобщения [23].

    4. Кепстральные коэффициенты линейного предсказания (LPCC)

    Кепстральные коэффициенты линейного предсказания (LPCC) - это кепстральные коэффициенты, полученные из вычисленной LPC спектральной огибающей [11].LPCC - это коэффициенты иллюстрации преобразования Фурье логарифмического спектра величин [30, 31] LPC. Кепстральный анализ обычно применяется в области обработки речи из-за его способности идеально отображать формы сигналов и характеристики речи с ограниченным размером функций [31].

    Розенберг и Самбур заметили, что коэффициенты соседних предикторов сильно коррелированы, и поэтому представления с менее коррелированными признаками будут более эффективными, типичным примером этого является LPCC.Связь между LPC и LPCC была первоначально выведена Аталом в 1974 году. Теоретически преобразовать LPC в LPCC относительно легко в случае сигналов с минимальной фазой [32].

    4.1. Описание алгоритма, сильные и слабые стороны

    При обработке речи LPCC, аналогичные LPC, вычисляются из точек выборки речевого сигнала, горизонтальная ось - это ось времени, а вертикальная ось - ось амплитуд [31]. Процессор LPCC показан на рисунке 3. Он наглядно объясняет процесс получения LPCC.LPCC можно рассчитать, используя [7, 15, 33]:

    Cm = am + ∑k = 1m − 1kmckam − kE6

    , где am - коэффициент линейного предсказания, Cm - кепстральный коэффициент.

    Рисунок 3.

    Блок-схема процессора LPCC.

    LPCC имеют низкую уязвимость к шуму [30]. Функции LPCC дают меньшую частоту ошибок по сравнению с функциями LPC [31]. Кепстральные коэффициенты более высокого порядка математически ограничены, что приводит к чрезвычайно обширному набору дисперсий при переходе от кепстральных коэффициентов более низкого порядка к кепстральным коэффициентам более высокого порядка [34].Точно так же оценки LPCC известны своей большой чувствительностью к шуму квантования [35]. Кепстральный анализ речевого сигнала с высоким тоном дает небольшую разделимость источника и фильтра в области качества [29]. Кепстральные коэффициенты более низкого порядка чувствительны к наклону спектра, а кепстральные коэффициенты более высокого порядка чувствительны к шуму [15].

    5. Линейные спектральные частоты (LSF)

    Отдельные линии линейных спектральных пар (LSP) известны как линейчатые спектральные частоты (LSF).LSF определяет две резонансные ситуации, возникающие в модели взаимосвязанных трубок голосового тракта человека. Модель учитывает носовую полость и форму рта, что дает основу для фундаментальной физиологической важности иллюстрации линейного предсказания. Две резонансные ситуации определяют голосовой тракт как полностью открытый или полностью закрытый в голосовой щели [36]. Две ситуации порождают две группы резонансных частот, причем количество резонансов в каждой группе выводится из количества связанных трубок.Резонансами каждой ситуации являются нечетные и четные линейчатые спектры соответственно, и они вплетены в сингулярно возрастающую группу LSF [36].

    Представление LSF было предложено Итакурой [37, 38] в качестве замены параметрической иллюстрации линейного предсказания. В области кодирования речи было понято, что эта иллюстрация имеет улучшенные характеристики квантования, чем другие параметрические иллюстрации линейного предсказания (LAR и RC). Иллюстрация LSF позволяет снизить битрейт на 25–30% для передачи информации линейного предсказания без искажения качества синтезированной речи [38, 39, 40].Помимо квантования, LSF-иллюстрация предсказателя также подходит для интерполяции. Теоретически это может быть вызвано тем фактом, что матрица чувствительности, связывающая квадрат ошибки квантования в LSF-области с релевантным для восприятия логарифмическим спектром, является диагональной [41, 42].

    5.1. Описание алгоритма, сильные и слабые стороны

    LP основан на том, что речевой сигнал может быть определен уравнением. (3). Вспомним

    ŝn = ∑k = 1paksn − k

    , где k, - это временной индекс, а p, - это порядок линейного предсказания, nis сигнал предиктора и kis коэффициенты LPC.

    Коэффициенты ak определяются для уменьшения ошибки прогнозирования методом автокорреляции или ковариации. Уравнение (3) может быть изменен в частотной области с помощью преобразования z- . Таким образом, ожидается, что небольшая часть речевого сигнала будет выдаваться на выходе всеполюсному фильтру Hz. Новое уравнение:

    Гц = 1Az = 11 − ∑i = 1paiz − 1E7

    , где Hz - всеполюсный фильтр, а Az - фильтр анализа LPC.

    Для вычисления коэффициентов LSF обратный полиномиальный фильтр разбивается на два полинома Pz и Qz [36, 38, 40, 41]:

    Pz = Az + z − p + 1Az − 1E8

    Qz = Az− z − p + 1Az − 1E9

    где Pz - голосовой тракт с закрытой голосовой щелью, Qz - фильтр анализа LPC порядка p.

    Для преобразования LSF обратно в LPC используется приведенное ниже уравнение [36, 41, 43, 44]:

    Az = 0,5Pz + QzE10

    Блок-схема процессора LSF показана на рисунке 4. Наиболее заметное применение LSF - сжатие речи с расширением на распознавание говорящего и распознавание речи. Этот метод также нашел ограниченное применение в других областях. LSF были исследованы для использования в распознавании и кодировании музыкальных инструментов. LSF также применялся для идентификации шума животных, распознавания отдельных инструментов и анализа финансового рынка.К преимуществам LSF относятся их способность локализовать спектральную чувствительность, тот факт, что они характеризуют ширину полосы частот и расположение резонансов, а также делают акцент на важном аспекте расположения спектральных пиков. В большинстве случаев представление LSF обеспечивает почти минимальный набор данных для последующей классификации [36].

    Рисунок 4.

    Блок-схема процессора LSF.

    Поскольку LSF представляет информацию о форме спектра с более низкой скоростью передачи данных, чем исходные входные выборки, разумно, что осторожное использование методов обработки и анализа в области LSP может привести к снижению сложности по сравнению с альтернативными методами, работающими с самими необработанными входными данными .LSF играет важную роль в передаче информации речевого тракта от речевого кодера к декодеру, так как их широкое использование является результатом их превосходных свойств квантования. Генерация параметров LSP может выполняться несколькими способами, различающимися по сложности. Основная проблема вращается вокруг поиска корней многочленов P и Q, определенных в уравнениях. (8) и (9). Это может быть получено с помощью стандартных методов решения корней или более неясных методов, и это часто выполняется в области косинуса [36].

    6. Дискретное вейвлет-преобразование (dwt)

    Теория вейвлет-преобразования (WT) сосредоточена вокруг анализа сигналов с использованием различных масштабов во временной и частотной областях [45]. При поддержке физика-теоретика Алекса Гроссмана Жан Морле представил вейвлет-преобразование, которое позволяет идентифицировать высокочастотные события с улучшенным временным разрешением [45, 46, 47]. Вейвлет - это форма волны эффективно ограниченной продолжительности, имеющая среднее значение, равное нулю. Многие вейвлеты также демонстрируют ортогональность, что является идеальной особенностью компактного представления сигнала [46].WT - это метод обработки сигналов, который можно использовать для представления реальных нестационарных сигналов с высокой эффективностью [33, 46]. Он имеет возможность извлекать информацию из переходных сигналов одновременно как во временной, так и в частотной областях [33, 45, 48].

    Непрерывное вейвлет-преобразование (CWT) используется для разделения функции непрерывного времени на вейвлеты. Однако существует избыточность информации и требуются огромные вычислительные усилия для расчета всех вероятных масштабов и перемещений CWT, что ограничивает его использование [45].Дискретное вейвлет-преобразование (DWT) - это расширение WT, которое увеличивает гибкость процесса декомпозиции [48]. Он был представлен как очень гибкий и эффективный метод разделения сигналов на поддиапазоны [46, 49]. В более ранних приложениях для дискретизации CWT использовалась линейная дискретизация. Добеши и другие разработали ортогональный DWT, специально разработанный для анализа конечного набора наблюдений по набору шкал (диадическая дискретизация) [47].

    6.1. Описание алгоритма, сильные и слабые стороны

    Вейвлет-преобразование разбивает сигнал на группу основных функций, называемых вейвлетами.Вейвлеты получаются из одного прототипа вейвлета, называемого материнским вейвлетом, путем расширения и сдвига. Основная характеристика WT состоит в том, что он использует переменное окно для сканирования частотного спектра, увеличивая временное разрешение анализа [45, 46, 50].

    WT разлагает сигналы по транслированным и расширенным материнским вейвлетам. Материнский вейвлет - это функция времени с конечной энергией и быстрым затуханием. Различные версии одиночного вейвлета ортогональны друг другу. Непрерывное вейвлет-преобразование (CWT) задается формулой [33, 45, 50]:

    Wxab = 1a∫ − ∞∞xtψ ∗ t − badtE11

    где ψt - исходный вейвлет, a и b - непрерывные параметры.

    Коэффициент WT представляет собой расширение, а конкретный сдвиг показывает, насколько хорошо исходный сигнал соответствует транслированному и расширенному материнскому вейвлету. Таким образом, группа коэффициентов CWT (a, b), связанная с конкретным сигналом, является вейвлет-представлением исходного сигнала по отношению к материнскому вейвлету [45]. Поскольку CWT содержит высокую избыточность, анализ сигнала с использованием небольшого количества шкал с различным числом перемещений в каждом масштабе, то есть дискретизация масштабов и параметров перемещения как a = 2jandb = 2jkgives DWT.Теория DWT требует двух наборов связанных функций, называемых функцией масштабирования и функцией вейвлета, заданными в [33]:

    ϕt = ∑n = 0N − 1hn2ϕ2t − nE12

    ψt = ∑n = 0N − 1gn2ϕ2t − nE13

    , где ϕtis масштабирование функции, ψt - вейвлет-функция, h [n] - импульсная характеристика фильтра нижних частот, а g [n] - импульсная характеристика фильтра верхних частот.

    Есть несколько способов дискретизировать CWT. DWT непрерывного сигнала также можно определить как [45]:

    DWTmp = ∫ − ∞ + ∞xt ∙ ψm, pdtE14

    где ψm, p - базы вейвлет-функции, m - параметр растяжения, а p - перевод параметр.

    Таким образом, ψm, p определяется как:

    ψm, p = 1a0mψt − pb0a0ma0mE15

    DWT дискретного сигнала выводится из CWT и определяется как:

    DWTmk = 1a0m∑nxn ∙16

    5 nb g (*) - материнский вейвлет, а x [ n ] - дискретизированный сигнал. Материнский вейвлет может расширяться и транслироваться дискретно, выбирая параметр масштабирования a = a0mand параметр трансляции b = nb0a0m (с константами, принимаемыми как a0> 1, b0> 1, а m и n назначаются набором положительных целых чисел).

    Функции масштабирования и вейвлета могут быть эффективно реализованы с использованием пары фильтров h [n] и g [n], называемых квадратурными зеркальными фильтрами, которые подтверждают свойством gn = −11 − nhn. Входной сигнал фильтруется фильтром нижних частот и фильтром верхних частот для получения приблизительных компонентов и компонентов деталей соответственно. Это суммировано на рисунке 5. Приблизительный сигнал на каждом этапе дополнительно разлагается с использованием тех же фильтров нижних и верхних частот, чтобы получить приблизительные и подробные компоненты для следующего этапа.Этот тип разложения называется диадическим разложением [33].

    Рисунок 5.

    Структурная схема DWT.

    Параметры DWT содержат информацию о различных частотных масштабах. Это улучшает речевую информацию, полученную в соответствующей полосе частот [33]. Способность DWT разделять дисперсию элементов входных данных по шкале по шкале является дополнительным преимуществом. Это разделение приводит к мнению о масштабно-зависимой дисперсии вейвлета, которая во многих отношениях эквивалентна более знакомому частотно-зависимому спектру мощности Фурье [47].Классические схемы дискретной декомпозиции, которые являются диадическими, не удовлетворяют всем требованиям для прямого использования при параметризации. DWT действительно обеспечивает достаточное количество полос частот для эффективного анализа речи [51]. Поскольку входные сигналы имеют конечную длину, вейвлет-коэффициенты будут иметь нежелательно большие изменения на границах из-за неоднородностей на границах [50].

    7. Перцепционное линейное прогнозирование (PLP)

    Метод перцепционного линейного прогнозирования (PLP) объединяет критические полосы, сжатие интенсивности в громкость и предварительное выделение равной громкости при извлечении релевантной информации из речи.Он основан на нелинейной шкале лая и изначально был предназначен для использования в задачах распознавания речи путем устранения зависимостей от говорящего [11]. PLP дает представление, соответствующее сглаженному краткосрочному спектру, который был выровнен и сжат так же, как человеческий слух, что делает его похожим на MFCC. В подходе PLP воспроизводятся несколько характерных особенностей слуха, и последующий слуховой спектр речи аппроксимируется авторегрессионной всеполюсной моделью [52].PLP дает минимальное разрешение на высоких частотах, что означает подход, основанный на банке слуховых фильтров, но дает ортогональные выходные сигналы, аналогичные кепстральному анализу. Он использует линейные предсказания для спектрального сглаживания, отсюда и название - перцепционное линейное предсказание [28]. PLP - это комбинация спектрального анализа и анализа с линейным предсказанием.

    7.1. Описание алгоритма, сильные и слабые стороны

    Чтобы вычислить характеристики PLP, речь обрабатывается в виде окон (окно Хэмминга), вычисляются быстрое преобразование Фурье (FFT) и квадрат величины.Это дает спектральные оценки мощности. Затем с интервалом в 1 лай применяется трапециевидный фильтр, чтобы интегрировать перекрывающиеся характеристики фильтра критической полосы в спектре мощности. Это эффективно сжимает высокие частоты в узкую полосу. Симметричная свертка частотной области на шкале частот деформированной коры затем позволяет низким частотам маскировать высокие частоты, одновременно сглаживая спектр. Спектр впоследствии предварительно подчеркивается, чтобы приблизиться к неравномерной чувствительности человеческого слуха на различных частотах.Спектральная амплитуда сжимается, это уменьшает амплитудные вариации спектральных резонансов. Обратное дискретное преобразование Фурье (IDCT) выполняется для получения коэффициентов автокорреляции. Выполняется спектральное сглаживание, решая уравнения авторегрессии. Коэффициенты авторегрессии конвертируются в кепстральные переменные [28]. Уравнение для вычисления частоты шкалы коры:

    barkf = 26,81f1960 + f − 0,53E17

    , где bark (f) - частота (кора), а f - частота (Гц).

    Идентификация, достигаемая с помощью PLP, лучше, чем идентификация LPC [28], потому что это улучшение по сравнению с обычным LPC, потому что он эффективно подавляет информацию, зависящую от говорящего [52]. Кроме того, он обладает улучшенными характеристиками распознавания независимо от говорящего и устойчив к шуму, колебаниям канала и микрофонов [53]. PLP точно восстанавливает компонент авторегрессионного шума [54]. Внешний интерфейс на основе PLP чувствителен к любому изменению частоты формант.

    На рисунке 6 показан процессор PLP, показывающий все шаги, которые необходимо предпринять для получения коэффициентов PLP.PLP имеет низкую чувствительность к спектральному наклону, что согласуется с выводами о том, что он относительно нечувствителен к фонетическим оценкам спектрального наклона. Кроме того, анализ PLP зависит от результата общего спектрального баланса (формантных амплитуд). На амплитуды формант легко влияют такие факторы, как записывающее оборудование, канал связи и аддитивный шум [52]. Более того, частотно-временное разрешение и эффективная выборка краткосрочного представления решаются специальным образом [54].

    Рисунок 6.

    Блок-схема процессора PLP.

    В таблице 1 показано сравнение шести методов извлечения признаков, которые были подробно описаны выше. Несмотря на то, что выбор алгоритма извлечения признаков для использования в исследованиях зависит от каждого человека, эта таблица смогла охарактеризовать эти методы на основе основных соображений при выборе любого алгоритма извлечения признаков. При этом учитываются скорость вычислений, помехоустойчивость и чувствительность к дополнительному шуму.Таблица также служит руководством при выборе одного из двух или более обсуждаемых алгоритмов.

    oefficient (LPCC) Линейный Линейный
    Тип фильтра Форма фильтра Что моделируется Скорость вычисления Тип коэффициента сопротивления шума Дополнительный шум Надежность Регистрируемая частота
    Кепстральный коэффициент частоты Mel (MFCC) Mel Треугольная Слуховая система человека Высокая Низкая Средняя
    Коэффициент линейного предсказания (LPC) Линейное предсказание Линейное Голосовой тракт человека Высокий Коэффициент автокорреляции Высокий Высокий Низкий cc Линейный прогноз Линейное предсказание Линейное Голосовой тракт человека Средний Цепстральный Высокий Высокий Средний Низкие и средние частоты Линейный Линейный LSF
    Линейный Голосовой тракт человека Средний Спектральный Высокий Высокий Средний Низкий и средний
    Дискретное вейвлет-преобразование (DWT) 9026 - 9026 - Высокий Вейвлеты Средний Средний Средний Низкий и высокий
    Перцепционное линейное предсказание (PLP) Кора Трапециевидный Аудиосистема человека Средн. Средний Средний Средний Низкое и среднее

    Таблица 1.

    Сравнение методов извлечения признаков.

    8. Заключение

    MFCC, LPC, LPCC, LSF, PLP и DWT - это некоторые из методов выделения признаков, используемых для извлечения соответствующей информации из речевых сигналов с целью распознавания и идентификации речи. Эти методы выдержали испытание временем и широко используются в системах распознавания речи для нескольких целей. Речевой сигнал - это медленно меняющийся во времени сигнал, квазистационарный, при наблюдении в течение достаточно короткого периода времени от 5 до 100 мсек его поведение относительно стационарно.В результате кратковременный спектральный анализ, который включает MFCC, LPCC и PLP, обычно используется для извлечения важной информации из речевых сигналов. Шум - серьезная проблема, с которой сталкиваются в процессе извлечения признаков, а также распознавания говорящего в целом. Впоследствии исследователи внесли несколько изменений в описанные выше методы, чтобы сделать их менее восприимчивыми к шуму, более надежными и потребляющими меньше времени. Эти методы также использовались для распознавания звуков.Извлеченная информация будет входить в классификатор для целей идентификации. Обсуждаемые выше подходы к извлечению признаков могут быть реализованы с помощью MATLAB.

    .

    % PDF-1.4 % 207 0 объект > endobj xref 207 80 0000000016 00000 н. 0000001969 00000 н. 0000002133 00000 п. 0000003178 00000 п. 0000003396 00000 н. 0000003463 00000 н. 0000003586 00000 н. 0000003689 00000 н. 0000003837 00000 н. 0000004030 00000 н. 0000004235 00000 н. 0000004346 00000 п. 0000004509 00000 н. 0000004645 00000 н. 0000004804 00000 п. 0000004942 00000 н. 0000005086 00000 н. 0000005259 00000 н. 0000005390 00000 н. 0000005573 00000 н. 0000005684 00000 н. 0000005846 00000 н. 0000005964 00000 н. 0000006084 00000 н. 0000006213 00000 н. 0000006353 00000 п. 0000006545 00000 н. 0000006656 00000 п. 0000006832 00000 н. 0000006939 00000 п. 0000007059 00000 н. 0000007250 00000 н. 0000007361 00000 н. 0000007534 00000 п. 0000007658 00000 н. 0000007776 00000 н. 0000007914 00000 п. 0000008056 00000 н. 0000008186 00000 п. 0000008306 00000 н. 0000008431 00000 н. 0000008559 00000 н. 0000008689 00000 п. 0000008813 00000 н. 0000008948 00000 н. 0000009093 00000 н. 0000009215 00000 н. 0000009325 00000 н. 0000009437 00000 н. 0000009558 00000 п. 0000009675 00000 н. 0000009798 00000 н. 0000009916 00000 н. 0000010070 00000 п. 0000010177 00000 п. 0000010200 00000 н. 0000011324 00000 п. 0000011346 00000 п. 0000012401 00000 п. 0000012423 00000 п. 0000013492 00000 п. 0000013514 00000 п. 0000014396 00000 п. 0000014418 00000 п. 0000015302 00000 п. 0000015324 00000 п. 0000015437 00000 п. 0000015542 00000 п. 0000015652 00000 п. 0000015723 00000 п. 0000015940 00000 п. 0000016112 00000 п. 0000016517 00000 п. 0000017453 00000 п. 0000017475 00000 п. 0000018378 00000 п. 0000018401 00000 п. 0000018480 00000 п. 0000002286 00000 н. 0000003156 00000 п. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 208 0 объект > endobj 209 0 объект , ✮}? 'W \ rZU) / U (lMK ݻ 7 DQ @ =) / П -44 / V 1 / Длина 40 >> endobj 285 0 объект > ручей "Yo? UXq> Oq & = y F ^! $ ^ S-BYkyԘq5ui ٲ U`Sb0 | m / ju (X7> 8n ֙ / ە 1 C8

    ~ # + h / z, # jy) WNPc 뜺 - D9lSF:, VFT0 H84Z8jœo> A | 2s! 0I6TUkR

    .

    PPT - Рисунок 6.2 Пример представления блок-схемы разностного уравнения. Презентация PowerPoint

  • Рисунок 6.1 Символы блок-схемы. (а) Добавление двух последовательностей . (б) Умножение последовательности на константу. (c) Единичная задержка.

  • Рисунок 6.2 Пример представления блок-схемы разностного уравнения .

  • Рисунок 6.3 Представление блок-схемы для общего разностного уравнения N-го порядка.

  • Рисунок 6.4 Изменение структурной схемы рисунка 6.3. Для удобства мы предполагаем, что N = M. Если N ≠ M, некоторые коэффициенты будут равны нулю.

  • Рисунок 6.5 Комбинация задержек на рисунке 6.4.

  • Рисунок 6.6 Прямая реализация формулы I. (6.16).

  • Рисунок 6.7 Прямая реализация формулы II уравнения. (6.16).

  • Рисунок 6.8 Пример узлов и ветвей в графике потока сигналов .

  • Рисунок 6.9 Пример графа потока сигналов, показывающий узлы источника и приемника.

  • Рисунок 6.10 (a) Блок-схема цифрового фильтра 1-го порядка. (b) Структура графа потока сигналов, соответствующая блок-схеме на (a).

  • Рисунок 6.11 График прохождения сигнала на рисунке 6.10 (b) с ветвью задержки , обозначенной z-1.

  • Рисунок 6.12 График потока не в стандартной прямой форме.

  • Рисунок 6.13 Прямая форма I, эквивалентная рисунку 6.12.

  • Рисунок 6.14 График потока сигналов прямой формы I структуры для системы N-го порядка.

  • Рисунок 6.15 График потока сигналов прямой формы II структуры для системы N-го порядка.

  • Рисунок 6.16. Структура прямой формы I для Примера 6.4.

  • Рисунок 6.17 Прямая структура формы II для Примера 6.4.

  • Рисунок 6.18 Каскадная структура для системы 6-го порядка с - прямой реализацией формы II каждой подсистемы 2-го порядка.

  • Рисунок 6.19 Каскадные структуры для примера 6.5. (a) Прямые подразделы формы I . (b) Подразделы прямой формы II.

  • Рисунок 6.20 Структура параллельной формы для системы 6-го порядка (M = N = 6) с действительными и комплексными полюсами, сгруппированными попарно.

  • Рисунок 6.21 Структура параллельной формы для примера 6.6 с использованием системы 2-го порядка.

  • Рисунок 6.22. Структура параллельной формы для Примера 6.6 с использованием систем 1-го порядка.

  • Рисунок 6.23 (a) Система с контуром обратной связи. (b) КИХ-система с обратной связью. (c) Невычисляемая система.

  • Рисунок 6.24 (a) Блок-схема простой системы 1-го порядка. (b) транспонированная форма (a).(c) Структура (b) перерисована с вводом слева.

  • Рисунок 6.25 Прямая структура формы II для Примера 6.8.

  • Рисунок 6.26 Транспонированная структура прямой формы II для Пример 6.8.

  • Рис. 6.27. Общий потоковый граф, полученный в результате применения теоремы транспонирования к структуре прямой формы I на рис. 6.14.

  • Рис. 6.28. Общий потоковый граф, полученный в результате применения теоремы о транспонировании к структуре прямой формы II на рис. 6.15.

  • Рисунок 6.29 Прямая реализация FIR-системы.

  • Рисунок 6.30 Перестановка сети на Рисунке 6.29.

  • Рисунок 6.31 Реализация каскадной формы системы FIR.

  • Рисунок 6.32. Структура прямой формы для системы с линейной фазой FIR, когда M - четное целое число.

  • Рисунок 6.33 Структура прямой формы для системы с линейной фазой FIR, когда M - нечетное целое число.

  • Рисунок 6.34. Симметрия нулей для линейно-фазового фильтра FIR .

  • Рис. 6.35. Одна часть решетчатой ​​структуры для решетчатых фильтров FIR . (a) Представление блок-схемы двухпортового строительного блока (b) Эквивалентный потоковый граф.

  • Рисунок 6.36 Каскадное соединение секций M basic Building Block .

  • Рисунок 6.37. Решетчатый блок-схема для FIR-системы на основе каскада из M двухпортовых строительных блоков, показанных на рисунке 6.35 (б).

  • Рисунок 6.38 Алгоритм преобразования k-параметров в коэффициентов КИХ-фильтра.

  • Рисунок 6.39. Алгоритм преобразования коэффициентов КИХ-фильтра в k-параметры.

  • Рисунок 6.40, например, потоковые графики. (а) Прямая форма. (б) Форма решетки (коэффициенты округлены).

  • Рисунок 6.41 Один этап вычислений для многополюсной решетчатой ​​системы .

  • Рисунок 6.42 Многополюсная решетчатая система.

  • Рисунок 6.43 График прохождения сигнала БИХ-фильтра; (а) прямая форма , (б) решеточная форма.

  • Рисунок 6.44 Нелинейные отношения, представляющие округление с дополнением до двух (а) и (б) усечение для B = 2.

  • Рисунок 6.45 Округление с дополнением до двух. (а) Естественное перетекание . (б) Насыщенность.

  • Рисунок 6.46 Реализация дискретной фильтрации аналогового сигнала. (а) Идеальная система. (б) Нелинейная модель. (c) Линеаризованная модель.

  • Таблица 6.1 НЕКОВАНТИЗИРОВАННЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ ПРЯМОЙ ФОРМЫ ДЛЯ ЭЛЛИПТИЧЕСКОГО ФИЛЬТРА 12-ГО ПОРЯДКА

  • Рисунок 6.47 Пример квантования БИХ-коэффициента. (a) Величина Log для неквантованного эллиптического полосового фильтра. (b) Величина в полосе пропускания для неквантованной (сплошная линия) и 16-битной квантованной формы каскада (пунктирная линия).

  • Таблица 6.2 НУЛИ И ПОЛЮСЫ НЕКОВАНТИЗИРОВАННОГО ЭЛЛИПТИЧЕСКОГО ФИЛЬТРА 12-ГО ПОРЯДКА .

  • Рисунок 6.48 Пример квантования БИХ-коэффициента. (a) полюсов и нулей H (z) для неквантованных коэффициентов. (b) Полюса и нули для 16-битного квантования коэффициентов прямой формы.

  • Загрузить еще ....

    6.2. Извлечение функций - документация scikit-learn 0.23.2

    Модуль sklearn.feature_extraction можно использовать для извлечения функции в формате, поддерживаемом алгоритмами машинного обучения из наборов данных состоящий из таких форматов, как текст и изображение.

    Примечание

    Извлечение признаков сильно отличается от выбора функций: первый состоит в преобразовании произвольных данных, таких как текст или изображения в числовые функции, которые можно использовать для машинного обучения. Последний - это метод машинного обучения, применяемый к этим функциям.

    6.2.1. Функции загрузки из dicts¶

    Класс DictVectorizer может использоваться для преобразования объекта массивы, представленные в виде списков стандартных Python , диктуют объектам Представление NumPy / SciPy, используемое оценщиками scikit-learn.

    Хотя обработка и не очень быстрая, Python dict имеет преимущества: удобство использования, разреженность (отсутствие функций не нужно сохранять) и хранить имена функций в дополнение к значениям.

    DictVectorizer реализует так называемый «один из K» или «один из горячих» кодирование категориальных (именных, дискретных) признаков. Категоричный функции - это пары «атрибут-значение», значение которых ограничено к списку дискретных возможностей без упорядочивания (например, тема идентификаторы, типы объектов, теги, имена…).

    Далее «город» является категориальным атрибутом, а «температура» - традиционная числовая характеристика:

     >>> измерения = [ ... {'city': 'Dubai', 'temperature': 33.}, ... {'city': 'London', 'temperature': 12.}, ... {'city': 'San Francisco', 'temperature': 18.}, ...] >>> из sklearn.feature_extraction import DictVectorizer >>> vec = DictVectorizer () >>> vec.fit_transform (измерения) .toarray () массив ([[1., 0., 0., 33.], [0., 1., 0., 12.], [0., 0., 1., 18.]]) >>> vec.get_feature_names () ['city = Дубай', 'city = Лондон', 'city = Сан-Франциско', 'температура'] 

    DictVectorizer также является полезным преобразованием представления для обучения классификаторов последовательностей в моделях обработки естественного языка которые обычно работают, извлекая окна функций вокруг определенного слово интереса.

    Например, предположим, что у нас есть первый алгоритм, который извлекает часть Теги речи (PoS), которые мы хотим использовать в качестве дополнительных тегов для обучения классификатор последовательности (например, чанкер). Следующий диктат может быть такое окно функций, выделенных вокруг слова «сидел» в предложении «Кот сел на циновку»:

     >>> pos_window = [ ... { ... 'word-2': 'the', ... 'pos-2': 'DT', ... 'word-1': 'кот', ... 'pos-1': 'NN', ... 'word + 1': 'on', ... 'pos + 1': 'PP', ...}, ... # в реальном приложении таких словарей много ...] 

    Это описание может быть векторизовано в разреженную двумерную матрицу подходит для подачи в классификатор (возможно, после bein

    .

    Правила написания прямой речи на английском языке

    by stockimages | FreeDigitalPhotos.net

    На картинке выше Марк разговаривает с Джейн. Слова в синей рамке - это точные слова, которые он произносит.

    Вот как мы это выражаем:

    Это прямая речь. Прямая речь - это когда мы сообщаем точные слова, которые кто-то говорит.

    На этом уроке английского вы выучите:

    • Правила написания прямой речи.
    • Правильная пунктуация.
    • Словарь для передачи прямой речи.

    Пункт сообщения перед прямой речью

    Пункт сообщения прямой речи - это короткое предложение, которое указывает, кто говорит. Это предложение находится за пределами кавычек. Следовательно, это , а не произносимых слов.

    Мы можем написать пункт об отчетности либо перед , либо после прямой речи. Если пункт сообщения перед прямой речи, мы записываем его следующим образом:

    Правила грамматики - Если пункт сообщения перед прямая речь:

    Мы пишем запятую (,) перед прямой речью. .
    Пишем точные слова в кавычки.
    Первая буква - заглавная.
    Пишем точку (.) Перед закрывающими кавычками.

    Пункт сообщения перед вопросом или восклицанием

    Если пункт сообщения перед вопросом или восклицанием:

    Мы пишем запятую (,) перед прямой речью.
    Пишем точные слова в кавычки.
    Первая буква - заглавная.
    Пишем вопросительный знак (?) Перед закрывающими кавычками.
    или
    Пишем восклицательный знак (!) Перед закрывающими кавычками.

    Пункт отчетности после прямой речи

    Если пункт сообщения находится после прямой речи:

    Мы пишем точные слова в кавычках.
    Первая буква - заглавная.
    Перед закрывающими кавычками пишем запятую (,).
    Мы пишем точку (.) В конце статьи об отчетности.

    Пункт об отчетности после вопроса или восклицания

    Если пункт об отчетности стоит после вопроса или восклицания:

    Мы пишем точные слова в кавычках.
    Первая буква - заглавная.
    Пишем вопросительный знак (?) Перед закрывающими кавычками.
    или
    Пишем восклицательный знак (!) Перед закрывающими кавычками.
    Мы пишем точку (.) В конце статьи об отчетности.

    Расширенные правила прямой речи

    Иногда мы разбиваем прямую речь на 2 части:

    Вторая часть прямой речи начинается с маленькой буквы, если это то же предложение, что и первая часть прямая речь.

    Вторая часть прямой речи начинается с заглавной буквы, если это новое предложение.

    Словарь прямой речи

    У нас есть несколько названий для вышеуказанных знаков препинания:

    Перевернутые запятые
    Речевые знаки
    Кавычки
    Цитаты

    Другие глаголы сообщения

    Вот еще несколько полезных глаголов сообщения:

    ответить (отвечено)
    спросить (спросить)
    крикнуть (крикнуть)
    согласен (согласен)
    комментарий (прокомментировано)
    признать (допустить)

    Часто используются для написания прямой речи в книгах, газетах и ​​отчетах.Чаще их используют в статьях для сообщений после прямой речи.

    Примеры :

    «Мне действительно не нравится ее платье», - прокомментировала она.
    «Я больше не люблю тебя», - признался он.

    Другие уроки английского языка

    Частные уроки английского языка онлайн
    Как пройти IELTS с диапазоном 8
    Наречия частоты
    Неопределенный артикль «a» и «an»
    Предлоги FOR и SINCE
    Все наши уроки

    Видеоурок с прямой речью

    .

    Алгоритм извлечения признаков для создания эмоций в системе преобразования текста в речь (TTS) для индийского регионального языка: книга по бизнесу и менеджменту, глава

    Синтез текста в речь представляет собой сложную комбинацию языковой обработки, обработки сигналов и информационные технологии. Повсеместные вычисления (ubicomp) - это пост-настольная модель взаимодействия человека и компьютера, в которой обработка информации полностью интегрирована в повседневные объекты и действия. Синтез речи - это создание синтезированной речи из текста.В этой главе рассматривается разработка системы синтеза текста в речь (TTS) для индийского регионального языка с учетом бенгальского языка. В этой главе освещаются различные методы, которые могут использоваться для синтеза речи, а также дается обзор проблем и трудностей преобразования бенгальского текста в речь. Вариации просодии (параметры речи - громкость, высота, интонация, амплитуда) речи приводят к эмоциональным аспектам (гнев, счастье, нормальность), которые применяются в нашей разработанной системе TTS.

    Наверх

    Введение

    Синтез речи - это процесс преобразования входных данных в разговорный язык. Задача системы синтеза текста в речь - преобразовать любой машиночитаемый текст в синтетическую речь, звучащую человеком. Система преобразования текста в речь состоит из двух частей: внешней и внутренней. Передняя часть имеет две основные задачи. Во-первых, он преобразует необработанный текст, содержащий символы, такие как числа и сокращения, в эквивалентные написанные слова. Этот процесс называется нормализацией текста, предварительной обработкой или токенизацией.Затем интерфейсная часть назначает фонетическую транскрипцию каждому слову, а также делит и маркирует текст на просодические единицы, такие как фразы, предложения и предложения. Процесс присвоения фонетической транскрипции словам называется преобразованием текста в фонему или из графемы в фонемы. Фонетическая транскрипция и просодическая информация вместе составляют символическое лингвистическое представление в слышимом звуке. Серверная часть, которую часто называют синтезатором, затем преобразует символическое лингвистическое представление в слышимый звук.Схематически типичная система TTS может быть представлена ​​на рисунке 1.

    Рисунок 1.

    Блок-схема преобразования текста в речь

    Существует несколько подходов, которые могут быть использованы для разработки TTS. Это системы конкатенатного синтеза, формантного синтеза и предварительно записанного синтеза. В синтезе Concatenate текст фонетически представлен комбинацией своих слогов. Эти слоги объединяются во время выполнения и создают фонетическое представление текста.Здесь словарный запас неограничен, а качество голоса хорошее, но не может воспроизводить несколько голосов, а также требуется большое пространство для хранения. Синтез формант основан на манипулировании формантами. Форманты - это различимые частотные компоненты человеческой речи. Здесь голос генерируется путем моделирования поведения голосовой связки человека, словарный запас неограничен, пространство для хранения ограничено и может воспроизводить несколько голосов, но голос является роботизированным, что не заметно для пользователей. При предварительной записи поддерживается база данных предварительно записанных слов.Качество голоса здесь хорошее, но словарный запас ограничен и требует большого объема памяти. Конкатенативный синтез может следовать нескольким методикам (Эпоха синхронного неперекрывающегося сложения (ESNOLA) Подход конкатенативного текста к синтезу речи - Технический отчет, 2005). Это добавление синхронного перекрытия высоты тона во временной области (TDPSOLA), добавление синхронного перекрытия высоты тона (PSOLA), добавление перекрытия многополосного повторного синтеза (MBROLA) и добавление синхронного неперекрытия эпохи (ESNOLA).

    Оставшаяся глава организована следующим образом: Раздел 2 представляет краткую справочную информацию о доступных системах TTS для различных языков.Ниже описан метод, сложности, связанные с системой TTS на бенгальском языке, шаги и принятый алгоритм описаны в разделе 3. Процедура записи речи и разработанный интерфейс также обсуждаются здесь. Просодический анализ обсуждается в разделе 4. Заключение и дальнейшие работы предлагаются в разделе 5.

    .

    Смотрите также