МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ІДЕНТИФІКАЦІЇ АКУСТИЧНИХ СИГНАЛІВ У МЕЛ-КЕПСТРАЛЬНОМУ ПРОСТОРІ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2026.01.086Ключові слова:
ідентифікація рухомих об'єктів, мел-кепстральні коефіцієнти, кластеризація, автоматизація моніторингу, акустичний сигнал, цифрова обробка сигналів, промислова автоматизація, сегментація фаз рухуАнотація
Впровадження інтелектуальних систем моніторингу в промислову автоматизацію та новітні транспортні системи потребує розробки методів ідентифікації рухомих об’єктів, здатних стабільно функціонувати в умовах високого рівня завад та обмеженої видимості. Традиційні амплітудні методи обробки є чутливими до нестаціонарності акустичних сигналів та зміни відстані до джерела, що ускладнює точну сегментацію динамічних станів об’єкта. Метою роботи є розробка математичної моделі ідентифікації фаз руху на основі мел-кепстрального аналізу, інтелектуальної кластеризації методом K-середніх, віконному перетворенні Фур'є, психоакустичній фільтрації та декореляції ознак у кепстральному просторі. Експериментально підтверджено ефективність сегментації фаз наближення, проїзду та віддалення з високою швидкістю обчислень, що дозволяє інтегрувати метод у системи автоматизованого керування та технічної діагностики в режимі реального часу.
Посилання
Polyvoda, O., Rudakova, H., Kondratieva, I., Rozov, Y., & Lebedenko, Y. (2020). Digital Acoustic Signal Processing Methods for Diagnosing Electromechanical Systems. Lecture Notes in Computational Intelligence and Decision Making. ISDMCI 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing (Vol. 1020, pp. 97–109). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-26474-1_7
Bondarenko, M. E., & Ivashchenko, H. S. (2025). Vykorystannia poslidovnosti metodiv poperednoi obrobky v systemakh holosovoi identyfikatsii [Using a sequence of preprocessing methods in voice identification systems]. Systems of Control, Navigation and Communication. Collection of Scientific Works, (2), 90–96. https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.2.090
Rudresh, M. D., Latha, A. S., Suganya, J., & Nayana, C. G. (2017). Performance analysis of speech digit recognition using cepstrum and vector quantization. 2017 International Conference on Electrical, Electronics, Communication, Computer, and Optimization Techniques (ICEECCOT), 1–6. https://doi.org/10.1109/ICEECCOT.2017.8284580
Abdul, Z., & Al-Talabani, A. (2022). Mel Frequency Cepstral Coefficient and its Applications: A Review. IEEE Access, 10, 122136–122158. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3223444
