Accelerating dynamic time warping for speech recognition with SSE ; Прискорення алгоритму динамічної трансформації часової шкали для розпізнавання мовлення з SSE

Authors: Ваш, Юрій Васильович, Роль, Мар’яна, Чижмар, Микола Миколайович, Vash, Yurii, Rol, Mariana, Chyzhmar, Mykola

Contributors: Ужгородський національний університет, Ужгород, Україна, Uzhhorod National University, Uzhhorod, Ukraine

Subject Terms: алгоритм динамічної трансформації часової шкали, розпізнавання мовлення, Евклідова дистанція, Манхеттенська дистанція, Dynamic Time Warping, Speech Recognition, Euclidean Distance, Manhattan Distance, 004.421, 004.934.1’1

Subject Geographic: Тернопіль, Ternopil

File Description: 30-38

Relation: Вісник Тернопільського національного технічного університету, 2 (114), 2024; Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 2 (114), 2024; https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e21625; https://doi.org/10.1007/s10479-019-03284-1; https://doi.org/10.1109/JBHI.2022.3214343; https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.01.128; https://doi.org/10.5772/49941; https://doi.org/10.17485/ijst/2015/v8i1/101746; https://doi.org/10.3390/electronics12132922; https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/intrinsics-guide/index.html; 1. Джианг С. та Чен З. (2023). Застосування алгоритму оптимізації динамічного часового вирівнювання у розпізнаванні мови машинного перекладу. Heliyon. 9 (11). С. е21625. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e21625; 2. D’Urso, Pierpaolo & De Giovanni, Livia & Massari, Riccardo. (2021). Trimmed fuzzy clustering of financial time series based on dynamic time warping. Annals of Operations Research. 299. https://doi.org/10.1007/s10479-019-03284-1; 3. Пурі Ч., Коойман Г., Ванрумсте Б., Лука С. (2022). Прогнозування часових рядів у медицині з використанням гауссових процесів та відбору підмножин на основі динамічного часового варпінгу. Журнал IEEE з біомедичної та здоровʼя інформатики. Том PP. https://doi.org/10.1109/JBHI.2022.3214343; 4. Батурінець А. (2022). Інформаційна технологія визначення схожих рядів даних із використанням мір відстаней. Вісник ТНТУ. Том. 105. № 1. С. 128–140. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.01.128; 5. Кассісі К., Монтальто П., Аліотта М., Канната А., Пулвіренті А. (2012). Методи вимірювання подібності та техніки зменшення розмірності для майнінгу часових рядів. https://doi.org/10.5772/49941; 6. Гарг Н., Бішт А. (2016). Порівняльний аналіз алгоритмів виявлення аномалій на основі DTW для аналізу пульсу на зап’ясті. Індійський журнал науки та технологій. Том 9. https://doi.org/10.17485/ijst/2015/v8i1/101746; 7. Сі, Ч., Ву, Х., Чжоу, Ж. (2023). Векторизаційне програмування на базі HR DSP з використанням SIMD. Електроніка. Том 12. C. 2922. https://doi.org/10.3390/electronics12132922; 8. Інтел Корпорація. Посібник «Інтел Інтрінсікс». URL: https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/intrinsics-guide/index.html.; 1. Jiang, S. and Chen, Z., (2023). Application of dynamic time warping optimization algorithm in speech recognition of machine translation. Heliyon, 9 (11), p. e21625. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e21625; 3. Puri, Chetanya & Kooijman, Gerben & Vanrumste, Bart & Luca, Stijn. (2022). Forecasting Time Series in Healthcare With Gaussian Processes and Dynamic Time Warping Based Subset Selection. IEEE journal of biomedical and health informatics. PP. https://doi.org/10.1109/JBHI.2022.3214343; 4. Baturinets A. (2022). Distance measures-based information technology for identifying similar data series. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 105, no. 1, pp. 128–140. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.01.128; 5. Cassisi, Carmelo & Montalto, Placido & Aliotta, Marco & Cannata, Andrea & Pulvirenti, Alfredo. (2012). Similarity Measures and Dimensionality Reduction Techniques for Time Series Data Mining. https://doi.org/10.5772/49941; 6. Garg, Nidhi & Bisht, Amandeep. (2016). Comparative Analysis of DTW based Outlier Segregation Algorithms for Wrist Pulse Analysis. Indian Journal of Science and Technology. 9. https://doi.org/10.17485/ijst/2015/v8i1/101746; 7. Xie, Chunhu & Wu, Huachun & Zhou, Jian. (2023). Vectorization Programming Based on HR DSP Using SIMD. Electronics. 12. 2922. https://doi.org/10.3390/electronics12132922; 8. Intel Corporation, “Intel Intrinsics Guide”. Available at: https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/intrinsics-guide/index.html.; Vash Y. Accelerating dynamic time warping for speech recognition with SSE / Yurii Vash, Mariana Rol, Mykola Chyzhmar // Scientific Journal of TNTU. — Tern : TNTU, 2024. — Vol 114. — No 2. — P. 30–38.; http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/46136; https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2024.02.030

Availability: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/46136
https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2024.02.030

Дослідження системи розпізнавання голосових сигналів в умовах обмеженої обчисленої потужності

Contributors: Терейковський, Ігор Анатолійович, ELAKPI

Subject Terms: алгоритм динамической трансформации временной шкалы, voice recognition, распознавание голосовых сигналов, dynamic time warping algorithm, алгоритм динамічної трансформації часової шкали, розпізнавання голосових сигналів

File Description: application/pdf

Access URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23167

Дослідження системи розпізнавання голосових сигналів в умовах обмеженої обчисленої потужності

Authors: Кононенко, Олексій Сергійович

Contributors: Терейковський, Ігор Анатолійович

Subject Terms: алгоритм динамічної трансформації часової шкали, розпізнавання голосових сигналів, dynamic time warping algorithm, voice recognition, алгоритм динамической трансформации временной шкалы, распознавание голосовых сигналов

File Description: 101 с.; application/pdf

Relation: Кононенко, О. С. Системи розпізнавання голосових сигналів в умовах обмеженої обчислювальної потужності : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія (Комп‘ютерні системи та компоненти) / Кононенко Олексій Сергійович. – Київ, 2018. – 101 с.; https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23167

Availability: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23167