Comparative analysis of speech recognition algorithms in UAV voice control system

The article proposes to perform a comparative analysis of the presented algorithms for processing voice control signals for an unmanned aerial vehicle, which can be implemented on processors with low computing power using online processing in real time. It is shown that these approaches are effective in improving the accuracy of speech recognition in the presence of various types of noise and a sound-reflecting control environment, which is an important problem in voice control systems for an unmanned aerial vehicle. An algorithm for calculating the mel-frequency cepstral coefficients, which appear in the role of the main features of speech recognition, is presented. A comparative analysis of two methods of distinguishing informative features of speech recognition in the voice control system of an unmanned aerial vehicle was made, namely, mel-frequency cepstral factors and the coefficients obtained with the aid of a linear prediction algorithm, where as a result of the conducted scientific experiment, under the influence of given noise, it was concluded that in these problems, the optimal method of exclusion is the mel-frequency cepstral factors, since they show the best value for obsalutnomu criterion of speech recognition quality. The expediency of using the proposed system for recognizing voice commands of an unmanned aerial vehicle based on the cepstral analysis is substantiated and experimentally proved. The obtained results of the experimental research allow to draw a conclusion about the advisability of further practical application of the developed system for recognizing voice commands for the control of an unmanned aerial vehicle on the basis of a cepstral analysis.В статье предлагается произвести сравнительный анализ представленных алгоритмов обработки сигналов голосового управления беспилотным летательным аппаратом, которые могут быть реализованы на процессорах с малой вычислительной способностью используя онлайн-обработку в режиме реального времени. Показано, что эти подходы эффективны в улучшении точности распознавания речи при наличии различных типов шумов и звукоотражающей среды управления, что является важной проблемой в системах голосового управления беспилотным летательным аппаратом. Представлен алгоритм вычисления мел-частотных кепстральных коэффициентов, которые выступают в роле основных признаков распознавания речи. Был проведен сравнительный анализ двух методов выделения информативных признаков распознавания речи в системе голосового управления беспилотным летательным аппаратом, а именно мел-частотные кепстральные коефициенты и коефициенты полученные с помощю алгоритма линейного предсказания, где в результате проведенного научного експереманта при воздействии заданных шумов были сделаны выводы, что в данных задачах оптимальным методом выдиления  является мел-частотные кепстральные коефициенты, так как они показывают наилучший показатель по обсалютному критерию качества распознавания речи. Обосновано и экспериментально доказано целесообразность использования предложенной системы распознавания голосовых команд управления беспилотным летательным аппаратом на основе кепстрального анализа. Полученные результаты экспериментального исследования позволяют сделать вывод о целесообразности дальнейшего практического применения разработанной системы распознавания голосовых команд управления беспилотным летательным аппаратом на основе кепстрального анализа.У статті пропонується провести порівняльний аналіз представлених алгоритмів обробки сигналів голосового управління безпілотним літальним апаратом, які можуть бути реалізовані на процесорах з малою обчислювальною здатністю використовуючи онлайн-обробку в режимі реального часу. Показано, що запропоновані підходи ефективні в поліпшенні точності розпізнавання мови при наявності різних типів шумів і звуковідбиваючого середовища управління, що є важливою проблемою в системах голосового управління безпілотним літальним апаратом. Представлений алгоритм обчислення мел-частотних кепстральних коефіцієнтів, які виступають в ролі основних ознак розпізнавання мови. Був проведений порівняльний аналіз двох методів виділення інформативних ознак розпізнавання мови в системі голосового управління безпілотним літальним апаратом, а саме мел-частотні кепстральні коефіцієнти і коефіцієнти отримані за допомогою алгоритму лінійного передбачення, де в результаті проведеного наукового експерименту при впливі заданих шумів були зроблені висновки, що в даних задачах оптимальним методом виділення є мел-частотні кепстральні коефіцієнти, так як вони показують найкращий показник по абсолютному критерію якості розпізнавання мови. Обґрунтовано та експериментально доведено доцільність використання запропонованої системи розпізнавання голосових команд управління безпілотним літальним апаратом на основі кепстрального аналізу. Отримані результати експериментального дослідження дозволяють зробити висновок про доцільність подальшого практичного застосування розробленої системи розпізнавання голосових команд управління безпілотним літальним апаратом на основі кепстрального аналізу

Ocular hypotensive efficacy of a new liposomal latanoprost formulation administered by different routes for experimental ocular hypertension

Background: Prostaglandin analogs (e.g., latanoprost) are the first-line therapy for glaucoma. These medications, however, have a short antihypertensive effect due to low penetration of topical drug across the corneal epithelium, which causes the need for their daily application for a long time. Therefore, it is clinically and socially important to develop latanoprost medications with improved efficacy against ocular hypertension (OHT) and with improved patient compliance through the prolonged effect of latanoprost. Purpose: To assess (a) changes in intraocular pressure (IOP) with time and (b) duration of hypotensive effect of a proprietary liposomal latanoprost formulation administered topically or by subconjunctival injection for experimental OHT. Material and Methods: Twenty-one adult Chinchilla rabbits (age, 1 year; weight, 2.5 to 3.0 kg) were divided into three groups: group 1, animals with induced OHT, which was treated with topical liposomal latanoprost (n = 7); group 2, animals with induced OHT, which was treated with a single subconjunctival injection of liposomal latanoprost (n = 7); and group 3, untreated animals with induced OHT, (n = 7). OHT was induced by two 0.1-mL anterior chamber injections of 0.3% carbomer at 10 day intervals. A 0.1-ml subconjunctival injection of liposomal latanoprost formulation was applied immediately after formation of the model of OHT. Topical liposomal latanoprost (one drop per eye) was bilaterally applied at a dose of 1 drop per eye once daily in the evening. Follow-up duration was 10 weeks. IOP was measured in each group before and after OHT modeling. In addition, it was measured after subconjunctival injection of liposomal latanoprost or first application of topical liposomal latanoprost. Thereafter, IOP measurements were performed once a week. Statistica 5.5 (StatSoft, Tulsa, OK, USA) software was applied for statistical analysis. Non-parametric statistical tests for dependent and independent samples were used. Results: We assessed the pharmacological efficacy and duration of hypotensive effect of a proprietary liposomal latanoprost formulation administered topically or by subconjunctival injection for experimental OHT in rabbits. After OHT modeling was performed, there was a persistent increase in IOP, with the IOP values being 51-65% higher than at baseline (р < 0.001). The IOP in animals with OHT treated daily with topical liposomal latanoprost was 30.5% lower than in untreated animals with OHT (р < 0.001). A single subconjunctival injection of the examined liposomal latanoprost formulation resulted in a 36.7% reduction in IOP compared to baseline (р ˂ 0.001), with the effect being as long as 10 weeks. Conclusion: The current study demonstrated a statistically significant hypotensive effect of topical or subconjunctival injection treatment with the examined liposomal latanoprost formulation, with the effect of a single subconjunctival injection of the formulation being as long as 10 weeks

Система розпізнавання голосових команд керування БПЛА на основі стеганографічно-кепстрального аналізу

The article suggests the developed voice command recognition system based on steganographic-cepstral analysis and the computational algorithm of mel-frequency cepstral coefficients which is used for creation the basic voice command recognition system on the basis of which can be created more complex voice control solutions. To prove experimentally and substantiate the usefulness of using the developed voice command recognition system and the computational algorithm of mel-frequency cepstral coefficients. The detailed results of preliminary experimental studies of the developed voice command recognition system and the computational algorithm of mel-frequency cepstral coefficients in MATLAB in the case of the identification of control commands "up", "down", "right", "left" spoken by different subjects. The article presents the developed voice command recognition system based on steganographic-cepstral analysis which allows to increase the efficiency of voice command recognition. The conclusion based on the detailed results of preliminary experimental studies shows the usefulness of using the developed voice command recognition system and the computational algorithm of mel-frequency cepstral coefficients and thorough substantiation of the scientific-technical experimental study.В данной статье, предложена разработанная система распознавания голосовых команд управления на основе стеганографически-кепстрального анализа, а также, алгоритм вычисления мел-частотных кепстральных коэффициентов, который используется для создания базовой системы распознавания голосовых команд, на основе которой могут быть построены более сложные решения голосового управления. Экспериментально доказать и обосновать целесообразность использования предложенной системы распознавания голосовых команд и разработанного алгоритма вычисления мел-частотных кепстральных коэффициентов. Подробно изложены полученные результаты предварительных экспериментальных исследований разработанной системы распознавания голосовых команд и алгоритма вычисления мел-частотных кепстральных коэффициентов в среде MATLAB на примере идентификации произнесенных разными субъектами управления команд: «вверх», «вниз», «вправо», «влево». В данной статье представлена разработанная система распознавания голосовых команд управления на основе стеганографически-кепстрального анализа, которая позволяет повысить эффективность распознавания голосовых команд. Подробно изложены полученные результаты предварительных экспериментальных исследований, на основе которых сделаны выводы о целесообразности дальнейшего научного и практического применения системы распознавания голосовых команд управления на основе стеганографически-кепстрального анализа и разработанного алгоритма вычисления мел-частотных кепстральных коэффициентов, а также, основательное обоснование научно-технической значимости проведенного экспериментального исследования.У даній статті, запропонована розроблена система розпізнавання голосових команд управління на основі стеганографічно-кепстрального аналізу, а також, алгоритм обчислення мел-частотних кепстральних коефіцієнтів, який використовується для створення базової системи розпізнавання голосових команд, на основі якої можуть бути побудовані більш складні рішення голосового управління. Експериментально доведено та обґрунтовано доцільність використання запропонованої системи розпізнавання голосових команд і розробленого алгоритму обчислення мел-частотних кепстральних коефіцієнтів. Детально викладені отримані результати попередніх експериментальних досліджень розробленої системи розпізнавання голосових команд і алгоритму обчислення мел-частотних кепстральних коефіцієнтів в середовищі MATLAB на прикладі ідентифікації вимовлених різними суб'єктами управління команд: «вгору», «вниз», «вправо», «вліво». У даній статті представлена розроблена система розпізнавання голосових команд управління на основі стеганографічно-кепстрального аналізу, яка дозволяє підвищити ефективність розпізнавання голосових команд. Детально викладені отримані результати попередніх експериментальних досліджень, на основі яких зроблені висновки про доцільність подальшого наукового і практичного застосування системи розпізнавання голосових команд управління на основі стеганографічно-кепстрального аналізу і розробленого алгоритму обчислення мел-частотних кепстральних коефіцієнтів, а також, дуже докладне обґрунтування науково-технічної значущості проведеного експериментального дослідження

Система захищеного голосового керування безпілотним літальним апаратом

A system for recognizing steganographic-transformed voice commands for controlling an unmanned aerial vehicle based on cepstral analysis has been developed, which allows efficient recognition and covert transmission of commands to an unmanned aerial vehicle by converting voice control commands into a kind of steganographic feature vector, which implies information hiding voice control of an unmanned aerial vehicle. A mathematical model of the algorithm for calculating small-frequency cepstral coefficients and a classifier for recognizing voice control commands has been synthesized to solve the problem of semantic identification and ensure the secrecy of control information of an unmanned aerial vehicle in a communication channel. The detailed results of preliminary experimental studies of the developed voice command recognition system and the computational algorithm of mel-frequency cepstral coefficients in MATLAB in the case of the identification of control commands "up", "down", "right", "left" spoken by different subjects.Разработана система распознавания стеганографически-преобразованных голосовых команд управления беспилотным летательным аппаратом на основе кепстрального анализа, которая позволяет обеспечить эффективное распознавание и скрытную передачу команд на борт беспилотного летательного аппарата, посредством преобразования голосовых команд управления в своего рода стеганографический вектор признаков, что подразумевает скрытие информации голосового управления беспилотным летательным аппаратом. Синтезирована математическая модель алгоритма вычисления мел-частотных кепстральных коэффициентов и классификатора распознавания голосовых команд управления для решения задачи семантической идентификации и обеспечения скрытности информации управления беспилотного летательного аппарата в канале связи. Подробно изложены полученные результаты предварительных экспериментальных исследований разработанной системы распознавания голосовых команд и алгоритма вычисления мел-частотных кепстральных коэффициентов в среде MATLAB на примере идентификации произнесенных разными субъектами управления команд: «Вверх», «Вниз», «Вправо», «Влево».Розроблено систему розпізнавання стеганографічно-перетворених голосових команд керування безпілотним літальним апаратом на основі кепстрального аналізу, яка дозволяє забезпечити ефективне розпізнавання і секретну передачу команд на борт безпілотного літального апарату, за допомогою перетворення голосових команд керування в свого роду стеганографічний вектор ознак, що має на увазі приховування інформації голосового керування безпілотним літальним апаратом. Синтезована математична модель алгоритму обчислення мел-частотних кепстральних коефіцієнтів і класифікатора розпізнавання голосових команд керування для вирішення завдання семантичної ідентифікації та забезпечення скритності інформації керування безпілотного літального апарату в каналі зв'язку. Детально викладені отримані результати попередніх експериментальних досліджень розробленої системи розпізнавання голосових команд і алгоритму обчислення мел-частотних кепстральних коефіцієнтів в середовищі MATLAB на прикладі ідентифікації вимовлених різними суб'єктами керування команд: «Вгору», «Вниз», «Вправо», «Вліво»

Алгоритм стиснення голосових команд керування БПЛА на основі вейвлет-перетворення

It is proposed to use developed digital speech signal compression algorithm based on wavelet transform in the unmanned aerial vehicle voice control system. It is implemented the estimation of compression data ratio and bit rate depending on the parameters of the correlation coefficient, the signal / noise ratio, peak signal / noise ratio and root-mean square error, which is the main criterion of performance of speech quality. The results of experimental studies suggest the feasibility of further practical application of the proposed digital speech signal compression algorithm based on wavelet transform in voice control systems unmanned aerial vehicle.Предлагается использовать разработанный алгоритм сжатия цифрового речевого сигнала, основанный на   вейвлет-преобразовании в системе голосового управления беспилотного летательного аппарата.  Осуществлено оценивание коэффициента сжатия данных и скорости передачи битов в зависимости от параметров коэффициента корреляции, отношения сигнал / шум, пикового отношения сигнал / шум и среднеквадратичной ошибки, которые выступают главными показателями критерия качества речи. Полученные результаты экспериментального исследования позволяют сделать вывод о целесообразности дальнейшего практического применения предложенного алгоритма сжатия цифровых речевых сигналов на основе вейвлет-преобразования в системах голосового управления беспилотного летательного аппарата.Запропоновано використовувати розроблений алгоритм стиснення цифрових мовних сигналів на основі вейвлет-перетворення в системі голосового керування безпілотного літального апарата. Здійснено оцінювання коефіцієнта стиснення даних і швидкості передачі бітів в залежності від параметрів коефіцієнта кореляції, відношення сигнал / шум, пікового відношення сигнал / шум і середньоквадратичної помилки, які виступають головними показниками критерію якості мови. Отримані результати експериментального дослідження дозволяють зробити висновок про доцільність подальшого практичного застосування запропонованого алгоритму стиснення цифрових мовних сигналів на основі вейвлет-перетворення в системах голосового керування безпілотного літального апарата

Алгоритм стиснення цифрових мовних сигналів на основі вейвлет-перетворення

It is proposed to use developed digital speech signal compression algorithm based on wavelettransform using entropy arithmetic coding, which allows to achieve optimum results in the improvementof data compression while maintaining the intelligibility of speech signals. Substantiated and experimentallyproved the feasibility of using the speech compression algorithm. It is implemented the estimation ofcompression data ratio and bit rate depending on the parameters of the correlation coefficient, the signal/ noise ratio, peak signal / noise ratio and root-mean square error, which is the main criterion of performanceof speech quality. The results of experimental studies suggest the feasibility of further practicalapplication of the proposed digital speech signal compression algorithm based on wavelet transform intodifferent models of vocoding devicesПредложено использовать разработанный алгоритм сжатия цифровых речевых сигналов на основе вейвлет-преобразования с применением энтропийного арифметического кодирования, который позволяет добиться оптимального результата в улучшении степени сжатия данных при сохранении разборчивости речевых сигналов. Обосновано и экспериментально доказано целесообразность использования представленного алгоритма сжатия речи. Осуществлено оценивание коэффициента сжатия данных и скорости передачи битов в зависимости от параметров коэффициента корреляции, отношения сигнал / шум, пикового отношения сигнал / шум и средне-квадратичной ошибки, которые выступают главными показателями критерия качества речи. Полученные результаты экспериментального исследования позволяют сделать вывод о целесообразности дальнейшего практического применения предложенного алгоритма сжатия цифровых речевых сигналов на основе вейвлет-преобразования в различных моделях устройств кодирования речевых сигналовЗапропоновано використовувати розроблений алгоритм стиснення цифрових мовних сигналів на основі вейвлет-перетворення із застосуванням ентропійного арифметичного кодування, який дозволяє домогтися оптимального результату в поліпшенні ступеня стиснення даних при збереженні розбірливості мовних сигналів. Обґрунтовано та експериментально доведено доцільність використання представленого алгоритму стиснення мови. Здійснено оцінювання коефіцієнта стиснення даних і швидкості передачі бітів в залежності від параметрів коефіцієнта кореляції, відношення сигнал / шум, пікового відношення сигнал / шум і середньоквадратичної помилки, які виступають головними показниками критерію якості мови. Отримані результати експериментального дослідження дозволяють зробити висновок про доцільність подальшого практичного застосування запропонованого алгоритму стиснення цифрових мовних сигналів на основі вейвлет-перетворення в різноманітних моделях пристроїв кодування мовних сигналі