Как стать автором
Обновить
19
Карма
0
Рейтинг
Желтов Антон @xtelekom

Разработчик мобильных приложений

  • Подписчики 14
  • Подписки 1
  • Публикации
  • Комментарии

Elastix 5 beta

AsteriskРазработка систем связи
Очень неожиданная новость пришла из солнечной Испании, где разрабатывают популярную надстройку под названием Elastix для управления в первую очередь Asterisk, а во-вторую большим количеством дополнительных сервисов, удобно собранных в одном дистрибутиве. Есть возможность наращивания функционала с помощью модулей. Дистрибутив с большим комьюнити по всему миру. Первая версия была представлена в 2006 году, более 3 миллионов загрузок дистрибутива на сегодня.

И сегодня появилась новость от разработчиков про Elastix 5.
Читать дальше →
Всего голосов 8: ↑7 и ↓1+6
Просмотры18K
Комментарии 13

MikroTik. Правильный dst nat при использовании 2-х и более провайдеров

Системное администрированиеСетевые технологии
Приступая к выполнению задачи я рассчитывал на легкую прогулку в тени дубового парка, созерцая природу и предаваясь размышлениям… Однако позже стало понятно, что это будет тернистый и сложный поход сквозь горные реки с подводными камнями, обледеневшими скалами и глубокими пещерами.
Через медитации, борьбу со стихиями и собственной тупостью преодоление себя я, все таки, достиг желанной нирваны.

В этой статье я не только предоставлю готовый набор правил, но и постараюсь максимально доступно объяснить почему и как именно они работают.


Конкретно в моем случае, нужно было настроить роутер так, чтобы web-сервер в локальной сети за ним был доступен по IP любого из 3-х провайдеров.
Читать дальше →
Всего голосов 44: ↑40 и ↓4+36
Просмотры182K
Комментарии 60

PHP: неправильный путь

Блог компании Mail.ru GroupРазработка веб-сайтовPHPАнализ и проектирование системСовершенный код
Перевод
image

В мире PHP-программирования существует набор трендов. Некоторые люди активно продвигают их (в книгах и на сайтах) как «современный PHP», а другие подходы выставляют как устаревшие, глупые или просто неверные.

Похоже, все эти люди без устали стараются заставить каждого программировать так, как они считают нужным. Эта статья написана, чтобы поделиться прагматичным взглядом на PHP-программирование. Взглядом, продиктованным опытом и практическими последствиями, а не популярными тенденциями, теориями или академическими догмами. Материалы, представленные на сайте PHP — The Wrong Way, будут обновляться по мере появления новой информации. Приглашаем всех поучаствовать в этом.
Читать дальше →
Всего голосов 104: ↑83 и ↓21+62
Просмотры69K
Комментарии 368

Elastix High Availability — решение для построения кластера из двух АТС

AsteriskРазработка систем связи
Разработчики Elastix представили новое решение «High Availability» предназначенное для построения отказоустойчивого кластера между двумя серверами с установленным Elastix. «High Availability» устанавливается в виде аддона и не требует глубоких знаний администрирования linux для своей настройки, утверждается, что настроить сможет даже не подготовленный системный администратор.image

Заявлены следующие параметры работы
Всего голосов 7: ↑6 и ↓1+5
Просмотры5.9K
Комментарии 3

Безопасная Cisco

Информационная безопасность
Tutorial
Всем привет!
Многие из вас видели и читали прекрасные материалы под общим названием «Сети для самых маленьких». Собственно, я не претендую на лавры, но решил написать нечто подобное в области безопасности сети на основе оборудования Cisco.

Первый материал будет посвящен BaseLine/L2 Security, т.е. тем механизмам, которые можно использовать при начальной конфигурации устройств а также на L2 коммутаторах под управлением IOS.
Всем, кому интересно, поехали!
Читать дальше →
Всего голосов 29: ↑28 и ↓1+27
Просмотры65K
Комментарии 16

Как мы открывали магазин в ТЦ МЕГА: история ошибок

Блог компании Madrobots
Интерес к рознице был заметен изначально — с самых первых статей на хабре и на других сайтах мы начали получать запросы на франшизу. Запросы шли со всей страны — Питер, Новосибирск, Краснодар, Ростов-на-Дону, Пермь, Хабаровск, Сочи и так далее. Даже страной дело не ограничилось — люди из Украины, Беларуси и Казахстана тоже хотели открыть у себя магазин Madrobots. Но франшиза — это в первую очередь отлаженные процессы. Как мы могли объяснять, как открыть магазины в других городах, если сами этого толком не умели?

Мы решились открыть наш магазин в большом торговом центре, и теперь готовы рассказать вам о проблемах, косяках, процессах, решениях и выводах. Заходите, под катом интересно.
Читать дальше →
Всего голосов 175: ↑166 и ↓9+157
Просмотры354K
Комментарии 81

Подключаем Asterisk к Avaya по протоколу H.323

AsteriskРазработка систем связи
Из песочницы

С одной стороны нам понадобится сам asterisk.

Можно воспользоваться одним из готовых дистрибутивов таких как Trixbox, Elastix, AsteriskNow, но у меня не получилось добиться адекватной работы от модуля работы с h323 входящего в состав первых двух дистрибутивов( во всяком случае при настройке транков к avaya).

У кого тоже не получилось или просто интересно, прошу под кат.
Да, интересно
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Просмотры32K
Комментарии 1

Интеграция 1С:CRM и Asterisk с помощью PHP-AGI и веб-сервисов 1C

AsteriskРазработка систем связи
Tutorial

В качестве IP АТС мы используем Askozia — это один из дистрибутивов широко известного Asterisk, про Askozia я писал в этом посте.
В качестве CRM системы используется продукт 1С: Управление торговлей и взаимоотношениями с клиентами 8 в режиме клиент-сервер. Давно зрел вопрос, можно ли встроить в диалплан Asterisk обращение к 1С:CRM системе для выполнения каких-либо управляющих действий и можно ли из 1С управлять IP АТС?

Схема работы простейшая — при входящем звонке спросить у 1С что с ним делать, и если 1С ответила, то выполнить команду или продолжить стандартное выполнение маршрута вызова.
Попробуем выполнить простейшее действие — установить название клиента по номеру телефона из CRM системы и записать это значение в CDR базу Asterisk.
Читать дальше →
Всего голосов 16: ↑13 и ↓3+10
Просмотры30K
Комментарии 3

Простейший способ обзвона списка номеров с помощью Asterisk

AsteriskРазработка систем связи
Tutorial
Recovery mode
У моего заказчика не так давно возникла необходимость обзвонить всех своих сотрудников с проигрыванием небольшого голосового сообщения. Устанавливать сложные системы массового обзвона у меня не было никакого желания. В итоге я нашёл очень простой способ решить эту задачу.
Читать дальше →
Всего голосов 18: ↑18 и ↓0+18
Просмотры50K
Комментарии 15

Зачем нужны попы в ВУЗе?

Учебный процесс в IT
image

Поводом для данного поста послужила новость о том, что в Национальном исследовательском ядерном университете «МИФИ» открылась кафедра теологии. Я не являюсь воинствующим атеистом, вполне терпимо и с пониманием отношусь к людям верующим — это их личное дело, во что и как верить. Более того, я даже в каком-то смысле одобряю присутствие различных вероисповеданий в нашей жизни: всё-таки лучше, чтобы у человека были хоть какие-нибудь убеждения и внутренние регуляторы, чем совсем никаких, а, кроме того, вся современная история и археология практически существуют за счёт религий — многие интересные и важные с исторической и научной точки зрения археологические находки были культовыми, т.е. появились на свет благодаря существовавшим в те далёкие времена религиям. Также не секрет, что многие великие учёные были верующими и даже входили в узкий круг людей, имеющих к религии чуть большее отношение, чем обычные прихожане (достаточно посмотреть список членов Папской академии наук в Ватикане). И всё-таки новость, указанная выше, наводит на очень невесёлые размышления.
Читать дальше →
Всего голосов 458: ↑392 и ↓66+326
Просмотры159K
Комментарии 1475

Подборка инструментов для фронт-энд разработки

Разработка веб-сайтовHTML
Перевод
Как разработчику, мне очень нравятся инструменты, которые помогают сэкономить время или упростить процесс разработки фронт-энда. В этой статье я собрал мои любимые веб-инструменты для упрощения разработки веб-интерфейсов.

Картинки кликабельны.

Form builder


Формы являются очень важной частью любого веб-сайта, но их верстка может занять продолжительное время. Этот очень удобный инструмент, поможет вам создать красивую веб-форму очень быстро.
image
Читать дальше →
Всего голосов 202: ↑184 и ↓18+166
Просмотры133K
Комментарии 40

Настройка групповых политик ограниченного использования программ в Windows 7

Системное администрирование

Прочитав статью Windows-компьютер без антивирусов, я загорелся такой идеей обеспечения безопасности и решил попробовать сделать у себя так же.

Поскольку у меня стоит Windows 7 Professional, первой идеей оказалось использование AppLocker'a, однако быстро выяснилось, что работать в моей редакции винды он не хочет, и требует Ultimate или Enterprise. В силу лицензионности моей винды и пустоты моего кошелька, вариант с AppLocker'ом отпал.

Следующей попыткой стала настройка групповых политик ограниченного использования программ. Поскольку AppLocker является «прокачанной» версией данного механизма, логично попробовать именно политики, тем более они бесплатны для пользователей Windows :)
Читать дальше →
Всего голосов 75: ↑62 и ↓13+49
Просмотры194K
Комментарии 47

Проверка баланса телефона в консоли

Оболочки
Из песочницы
У каждого из нас есть мобильный телефон, а у кого-то даже не один. А еще есть телефоны ближайших родственников. И если проверить баланс на своем телефоне не составляет труда, то на телефоне, который не рядом с тобой это сделать затруднительно. Поэтому у меня возникло желание собрать все свои расходы по мобильной связи в одном месте, для того, чтобы их можно было вовремя пополнять, и видеть историю операций. Да, конечно можно к каждому телефону привязать карту и включить авто-пополнение, но лично мне не хочется однажды влететь в овердрафт или остаться без телефона, и это не решает проблемы сбора статистики.

Пару лет назад я пользовался программкой «баланс робот» на андроид телефоне, которая в виде виджетов показывала балансы моих телефонов, но тогда я любил постоянно перепрошивать свой телефон, и каждый раз восстанавливать настройки виджетов было очень лень, а еще хотелось, что бы эта информация была доступна не только мне. И я решил, что надо собрать всю эту информацию на web страничке.
Мне очень нравится работать в консоле, и я подумал, что нужно сделать две программы — одна вытаскивает баланс телефона, а вторая собирает статистику в БД и генерирует html странички с отчетом.
Читать дальше →
Всего голосов 19: ↑16 и ↓3+13
Просмотры17K
Комментарии 11

Индикация работы режима DnD на BLF клавише в Asterisk

AsteriskРазработка систем связи
image
DnD достаточно востребованная функция, но обычно режим включается на самом телефоне, не уведомляя об этом Asterisk, отчего тот будет обращаться к телефону пользователя, думая, что тот на месте и готов ответить на звонок. Как нам включить режим DnD на самом Asterisk и чтобы кнопка включения при активированном DnD моргала красным цветом?
Для этого нам потребуется телефон с BLF кнопками и пара макросов. Проверялось на IP телефонах Grandstream GXP серии, самых разных. Сервером выступает Linux c Elastix, ну и можно просто Asterisk 1.6+.
Подробности
Всего голосов 5: ↑4 и ↓1+3
Просмотры11K
Комментарии 1

Mikrotik + IPSec + Cisco = Мир, Дружба, Жвачка

CiscoСетевые технологии

Техническая задача: организовать ipip-тоннель между офисами, с шифрованием ipsec, при помощи Mikrotik RB450G и Cisco 2821.


Ньюансы

  • последняя версия софта на микроте (5.20)
  • тип тоннеля на циске IPIP
  • тип трансформы «transport», вместо «tunnel»

Исходные данные

  • Cisco 2821 (OS v12.4)
  • 2. Mikrotik RB450G
  • 3. Реальные внешние IP на обоих устройствах
  • 4. Адрес циски: 77.77.77.226. Подсеть со стороны циски: 10.192.0.0/22
  • 5. Адрес микротика: 88.88.88.2. Подсеть со стороны микротика: 192.168.88.0/24

Предыстория

Столкнулся по работе с необходимостью замены серверов в наших филиалах, на что-нибудь более надёжное, аппаратное.
Связь у нас с центральным офисом осуществляется через тонели с шифрованием ipsec. В центральном офисе у нас, собственно всё на кошкообразных построено, а в большинстве филиалов стоят обычные сервера под FreeBSD, которые цепляются тонелями, с помощью racoon.
Встала задача, в связи с устареванием, выходом из строя самих серверов, начать устанавливать простые, недорогие аппаратные решения.

Братья по-разуму, коллеги и форумы натолкнули меня на изделия Mikrotik, и сразу же я направил к ним письмо следующего содержания:
Читать дальше →
Всего голосов 32: ↑30 и ↓2+28
Просмотры126K
Комментарии 29

Valve: как я здесь оказался, на что это похоже и чем я здесь занимаюсь

Разработка игр
Перевод
Автор оригинальной статьи — Майкл Эбраш, человек и пароход. Для тех, кому лень изучать википедию, отмечу, что это программист с более чем 30-летним стажем работы, который в свое время помог Кармаку сделать Quake, разработал GDI для Windows NT, приложил руку к созданию первых двух версий Xbox, а сейчас работает в R&D-отделе компании Valve.
В своей заметке он вспоминает, как зарождалась индустрия 3D-игр вообще и Valve в частности, рассказывает про свой опыт работы в различных корпорациях, приоткрывает завесу внутренней кухни Valve и ищет новых сотрудников. Статья большая, и я посчитал ее достаточно интересной для того, чтобы перевести на хабр.





Всё началось с Лавины*.

Если бы я не прочел её и не влюбился в идею Метавселенной, если бы она не заставила меня представить, насколько распределенная 3D сеть близка к воплощению в жизнь, если бы я не подумал я могу сделать это и, что более важно, я хочу сделать это, я бы никогда не встал на путь, который в конечном счете привел меня в Valve.

В 1994 году я уже несколько лет как работал на Microsoft. Однажды вечером, когда моя дочка рассматривала книги в магазине Little Professor в Sammamish Plateau, мне посчастливилось заметить Лавину на полке. Я взял книжку, прочитал первые страницы, решил купить и в итоге проглотил её за день. Параллельно я начал задумываться о том, что 80 процентов описанного в ней осуществимо прямо сейчас, и мне захотелось реализовать это сильнее, чем когда-либо вообще хотелось сделать что-то с компьютером — я всю жизнь читал научную фантастику, и вдруг мне выпал шанс превратить её в реальность. Так я попытался начать в Microsoft проект по созданию технологии сетевого 3D.

Читать дальше →
Всего голосов 222: ↑220 и ↓2+218
Просмотры58K
Комментарии 98

Идентификация пользователя по голосу

ПрограммированиеАлгоритмы
Recovery mode
Продолжая тему распознавания голоса, хочу поделится своей старой дипломной работой, на которую одно время возлагал надежды по доведению до коммерческого продукта, но потом оставил этот проект, выложив его в сеть на радость другим студентам. Хотя возможно эта тема будет интересна не только в академическом ключе, а и для общего развития.

Тема моей дипломной работы была «Разработка подсистемы САПР защиты от несанкционированного доступа на основе нейросетевого анализа спектральных характеристик голоса». В самом дипломе конечно много воды вроде ТБ, экономики и прочего, но есть и математическая и практическая часть, а также анализ существующих аналогичных решений. В конце выложу программу и сам диплом, возможно еще кому-то пригодится.

Итак, зачем вообще это нужно?
Основным способом персонификации пользователя является указание его сетевого имени и пароля. Опасности, связанные с использованием пароля, хорошо известны: пароли забывают, хранят в неподходящем месте, наконец, их могут просто украсть. Некоторые пользователи записывают пароль на бумаге и держат эти записи рядом со своими рабочими станциями. Как сообщают группы информационных технологий многих компаний, большая часть звонков в службу поддержки связана с забытыми или утратившими силу паролями.

Метод работы существующих систем.
Большинство биометрических систем безопасности функционируют следующим образом: в базе данных системы хранится цифровой отпечаток пальца, радужной оболочки глаза или голоса. Человек, собирающийся получить доступ к компьютерной сети, с помощью микрофона, сканера отпечатков пальцев или других устройств вводит информацию о себе в систему. Поступившие данные сравниваются с образцом, хранимым в базе данных.

При распознавании образца проводится процесс, первым шагом которого является первоначальное трансформирование вводимой информации для сокращения обрабатываемого объема так, чтобы ее можно было бы подвергнуть анализу. Следующим этапом является спектральное представление речи, получившееся путем преобразования Фурье. Спектральное представление достигнуто путем использования широко-частотного анализа записи.

Хотя спектральное представление речи очень полезно, необходимо помнить, что изучаемый сигнал весьма разнообразен.
Разнообразие возникает по многим причинам, включая:
— различия человеческих голосов;
— уровень речи говорящего;
— вариации в произношении;
— нормальное варьирование движения артикуляторов (языка, губ, челюсти, нёба).

Затем определяются конечные выходные параметры для варьирования голоса и производится нормализация для составления шкалы параметров, а также для определения ситуационного уровня речи. Вышеописанные измененные параметры используются затем для создания шаблона. Шаблон включается в словарь, который характеризует произнесение звуков при передаче информации говорящим, использующим эту систему. Далее в процессе распознавания новых речевых образцов (уже подвергшихся нормализации и получивших свои параметры), эти образцы сравниваются с шаблонами, уже имеющимися в базе, используя динамичное искажение и похожие метрические измерения.

Возможность использования нейросетей для построения системы распознавания речи
Любой речевой сигнал можно представить как вектор в каком-либо параметрическом пространстве, затем этот вектор может быть запомнен в нейросети. Одна из моделей нейросети, обучающаяся без учителя – это самоорганизующаяся карта признаков Кохонена. В ней для множества входных сигналов формируется нейронные ансамбли, представляющие эти сигналы. Этот алгоритм обладает способностью к статистическому усреднению, т.е. решается проблема с вариативностью речи. Как и многие другие нейросетевые алгоритмы, он осуществляет параллельную обработку информации, т.е. одновременно работают все нейроны. Тем самым решается проблема со скоростью распознавания – обычно время работы нейросети составляет несколько итераций.

Практическая работа используемого алгоритма

Процесс сравнивания образцов состоит из следующих стадий:
— фильтрация шумов;
— спектральное преобразование сигнала;
— постфильтрация спектра;
— лифтеринг;
— наложение окна Кайзера;
— сравнение.

Фильтрация шумов
Звук, образованный колебаниями всего диапазона частот, подобный тому, спектр которого показан на рисунке, называется шумом.


Для того чтобы получить четкие спектральные характеристики звука их нужно отчистить от лишних шумов.
Входной дискретный звуковой сигнал обрабатывается фильтрами, для того чтобы избавится от помех возникающих при записи по формуле.

где Xi – набор дискретных значений звукового сигнала.
После обработки в сигнале ищется начало и конец записи, а так как шумы уже отфильтрованы, то начало фрагмента будет характеризоваться всплеском сигнала, если искать с Х0. Соответственно если искать с Хn вниз, то всплеск будет характеризовать конец фрагмента. Таким образом получим начала и конца фрагмента в массиве дискретных значений сигнала. В нематематическом виде это означает, что мы нашли слово сказанное пользователем в микрофон, которое нужно усреднить с другими характеристиками голоса.
Помимо высоты тона человек ощущает и другую характеристику звука — громкость. Физические величины, наиболее точно соответствующие громкости, — это шоковое давление (для звуков в воздухе) и амплитуда (для цифрового или электронного представления звука).

Если говорить об оцифрованном сигнале, то амплитуда — это значение выборки. Анализируя миллионы дискретных значений уровня одного и того же звука, можно сказать о пиковой амплитуде, то есть об абсолютной величине максимального из полученных дискретных значений уровня звука. Чтобы избежать искажения, вызванного искажением ограничения сигнала при цифровой записи звука (данное искажение возникает в том случае, если величина пиковой амплитуды выходит за границы, определяемые форматом хранения данных), необходимо обратить внимание на величину пиковой амплитуды. При этом нужно сохранять отношение сигнал/шум на максимально достижимом уровне.
Основной причиной разной громкости звуков является различное давление, оказываемое ими на уши. Можно сказать, что волны давления обладают различными уровнями мощности. Волны, несущие большую мощность, с большей силой оказывают воздействие на механизм ушей. Электрические сигналы, идущие по проводам, также передают мощность. По проводам звук обычно передается в виде переменного напряжения, и мгновенная мощность этого звука пропорциональна квадрату напряжения. Чтобы определить полную мощность за период времени, необходимо просуммировать все значения моментальной мощности за этот период.
На языке математики это описывается интегралом , где — это напряжение в заданный момент времени.

Поскольку вы используете звук, представленный дискретными значениями, вам не понадобится брать интеграл. Достаточно просто сложить квадраты отсчетов. Среднее значение квадратов дискретных значений пропорционально средней мощности.

Так как моментальная мощность зависит от квадрата моментальной амплитуды, имеет смысл аналогичным образом подобрать похожее соотношение, связывающее среднюю амплитуду и среднюю мощность. Способ, которым это можно сделать, заключается в определении средней амплитуды (СКЗ). Вместо того, чтобы вычислять среднее значение непосредственно амплитуды, мы сначала возводим в квадрат полученные значения, вычисляем среднее значение получившегося множества, а затем извлекаем из него корень. Метод СКЗ применяется в том случае, когда необходимо вычислить среднее для быстро меняющейся величины. Алгебраически это выражается следующим ооразом: пусть у нас N значений и х(i) это амплитуда i-ого дискретного значения. Тогда СКЗ амплитуды =

Мощность пропорциональна возведенной в квадрат величине дискретного значения. Это означает, что для перехода к реальной мощности, эту величину необходимо умножить на некоторый коэффициент. Для этого не требуются точные данные электрической мощности, так что, на самом деле, нас не интересуют точные числа, скорее относительная мощность.

Относительная мощность измеряется в белах, а чаще в децибелах (дБ, децибел, это одна десятая бела). Чтобы сравнить два звука, берется отношение их мощности. Десятичный логарифм этого отношения и есть различие в белах; если множить получившееся число на десять, то получится значение в децибелах. Например, если мощность одного сигнала превосходит мощность другого в два раза, то первый сигнал будет громче на 10lоg10(2) = 3,01 дБ.

Спектральное преобразование сигнала

Поскольку любой звук раскладывается на синусоидальные волны, мы можем построить частотный спектр звука. Спектр частот звуковой волны представляет собой график зависимости амплитуды от частоты.

Фазовые изменения часто происходят по причине временных задержек. Например, каждый цикл сигнала в 1000 Гц занимает 1/1000 секунды. Если задержать сигнал на 1/2000 секунды (полупериод), то получится 180-градусный сдвиг но фазе. Заметим, что этот эффект опирается на зависимость между частотой и временной задержкой. Если сигнал в 250 Гц задержать на те же самые 1/2000 секунды, то будет реализован 45-градусный сдвиг по фазе.

Если сложить вместе две синусоидальные волны одинаковой частоты, то получится новая синусоидальная волна той же частоты. Это будет верно даже в том случае, если два исходных сигнала имеют разные амплитуды и фазы. Например, Asin(2 Pi ft) и Bcos(2 Pi ft) две синусоиды с разными амплитудами и фазами, но I c одинаковой частотой.

Для измерения амплитуды одной частоты нужно умножить имеющийся сигнал на синусоиду той же частоты и сложить полученные отсчеты.
Чтобы записать это в символьном виде, предположим, что отсчеты имеют значения s0, s1, …, st, …. Переменная t представляет собой номер отсчета (который заменяет значение времени). Измеряется амплитуду частоты f в первом приближении, при вычислении следующей суммы:

Значения t и f не соответствуют в точности времени и частоте. Более того, f – целое число, а реальная исследуемая частота – это частота дискретизации, умноженная на f/N. Подобным образом, t — это целочисленный номер отсчета. Кроме того, суммирование дает не непосредственное значение амплитуды, а всего лишь число, пропорциональное амплитуде.

Если повторить эти вычисления для различных значений f, то можно измерить амплитуду всех частот в сигнале. Для любого целого f меньшего N легко определяется значение Аf, представляющее амплитуду соответствующей частоты как долю от общего сигнала. Эти значения могут быть вычислены по той же формуле:


Если мы знаем значения Af мы можем восстановить отсчеты. Для восстановления сигнала необходимо сложить все значения для разных частот. Чтобы осуществлять точное обратное преобразование Фурье, помимо амплитуды и частоты необходимо измерять фазу каждой частоты.

Для этого нужны комплексные числа. Можно изменить описанный ранее метод вычислений так, что он будет давать двумерный результат. Простое коми1 лексное число – это двумерное значение, поэтому оно одновременно но представляет и амплитуду, и фазу.
При таком подходе фазовая часть вычисляется неявно. Вместо амплитуды и фазы измеряется две амплитуды, соответствующие разным фазам. Одна из этих фаз представляется косинусом (соs()), другая синусом sin()).
Используя комплексные числа, можно проводить измерения одновременно, умножая синусную часть на -i.

Каждое значение Af теперь представляется комплексным числом; действительная и мнимая части задают амплитуду двух синусоидальных волн с разным фазами.

Основная идея быстрого преобразования Фурье заключается в том, что каждую вторую выборку можно использовать для получения половинного спектра. Формально это означает, что формула дискретного преобразования Фурье может быть представлена в виде двух сумм. Первая содержит все четные компоненты оригинала, вторая — все нечетные


Фильтрация спектра.
Получив спектральное представление сигнала его требуется отчистить от шумов. Человеческий голос обладает известными характеристиками, и поэтому те области которые не могут являются характеристиками голоса нужно погасить. Для этого применим функцию, которая получила название «окно Кайзера»
окно Кайзера
окно Кайзера
После фильтрации спектра наложим окно Ханнинга
окно Кайзера

Сравнение с эталонными образцами в базе
Основным параметром, используемым для идентификации, является мера сходства двух звуковых фрагментов. Для ее вычисления необходимо сравнить спектрограммы этих фрагментов. При этом сначала сравниваются спектры, полученные в отдельном окне, а затем вычисленные значения усредняются.

Для сравнения двух фрагментов использовался следующий подход:
Предположим что X[1..N] и Y[1..N] массивы чисел, одинакового размера N, содержащие значения спектральной мощности первого и второго фрагментов соответственно. Тогда мера сходства между ними вычисляется по следующей формуле:

где Mx и My математические ожидания для массивов X[] и Y[] соответственно, вычисляющиеся по следующей формуле:

Данный способ вычисления меры сходства двух фрагментов представленных в виде спектра является самым оптимальным для задачи идентификации человека по его голосу.

Нейросетевое сравнение на основе простых персептронов

Несмотря на большое разнообразие вариантов нейронных сетей, все они имеют общие черты. Так, все они, так же, как и мозг человека, состоят из большого числа связанных между собой однотипных элементов – нейронов, которые имитируют нейроны головного мозга. На рисунке показана схема нейрона.
схема нейрона
Из рисунка видно, что искусственный нейрон, так же, как и живой, состоит из синапсов, связывающих входы нейрона с ядром; ядра нейрона, которое осуществляет обработку входных сигналов и аксона, который связывает нейрон с нейронами следующего слоя. Каждый синапс имеет вес, который определяет, насколько соответствующий вход нейрона влияет на его состояние. Состояние нейрона определяется по формуле

где n – число входов нейрона, xi – значение i-го входа нейрона, wi – вес i-го синапса
Затем определяется значение аксона нейрона по формуле: Y = f(S) где f – некоторая функция, которая называется активационной. Наиболее часто в качестве активационной функции используется так называемый сигмоид, который имеет следующий вид:

Основное достоинство этой функции в том, что она дифференцируема на всей оси абсцисс и имеет очень простую производную:

При уменьшении параметра α сигмоид становится более пологим, вырождаясь в горизонтальную линию на уровне 0,5 при α=0. При увеличении a сигмоид все больше приближается к функции единичного скачка.

Обучение сети
Для автоматического функционирования системы был выбран метод обучения сети без учителя. Обучение без учителя является намного более правдоподобной моделью обучения в биологической системе. Развитая Кохоненом и многими другими, она не нуждается в целевом векторе для выходов и, следовательно, не требует сравнения с предопределенными идеальными ответами. Обучающее множество состоит лишь из входных векторов. Обучающий алгоритм подстраивает веса сети так, чтобы получались согласованные выходные векторы, т. е. чтобы предъявление достаточно близких входных векторов давало одинаковые выходы.
Персептрон обучают, подавая множество образов по одному на его вход и подстраивая веса до тех пор, пока для всех образов не будет достигнут требуемый выход. Допустим, что входные образы нанесены на демонстрационные карты. Каждая карта разбита на квадраты и от каждого квадрата на персептрон подается вход. Если в квадрате имеется линия, то от него подается единица, в противном случае ноль. Множество квадратов на карте задает, таким образом, множество нулей и единиц, которое и подается на входы персептрона. Цель состоит в том, чтобы научить персептрон включать индикатор при подаче на него множества входов, задающих нечетное число, и не включать в случае четного.
Для обучения сети образ X подается на вход и вычисляется выход У. Если У правилен, то ничего не меняется. Однако если выход неправилен, то веса, присоединенные к входам, усиливающим ошибочный результат, модифицируются, чтобы уменьшить ошибку.
Информативность различных частей спектра неодинакова: в низкочастотной области содержится больше информации, чем в высокочастотной. Поэтому для предотвращения излишнего расходования входов нейросети необходимо уменьшить число элементов, получающих информацию с высокочастотной области, или, что тоже самое, сжать высокочастотную область спектра в пространстве частот.
Наиболее распространенный метод — логарифмическое сжатие

где f — частота в спектре Гц, m — частота в новом сжатом частотном пространстве

Такое преобразование имеет смысл только если число элементов на входе нейросети NI меньше числа элементов спектра NS.
После нормирования и сжатия спектр накладывается на вход нейросети. Вход нейросети — это линейно упорядоченный массив элементов, которым присваиваются уровни соответствующих частот в спектре. Эти элементы не выполняют никаких решающих функций, а только передают сигналы дальше в нейросеть. Выбор числа входов — сложная задача, потому что при малом размере входного вектора возможна потеря важной для распознавания информации, а при большом существенно повышается сложность вычислений ( при моделировании на PC, в реальных нейросетях это неверно, т.к. все элементы работают параллельно ).
При большой разрешающей способности (числе) входов возможно выделение гармонической структуры речи и как следствие определение высоты голоса. При малой разрешающей способности (числе) входов возможно только определение формантной структуры.

Как показало дальнейшее исследование этой проблемы, для распознавания уже достаточно только информации о формантной структуре. Фактически, человек одинаково распознает нормальную голосовую речь и шепот, хотя в последнем отсутствует голосовой источник. Голосовой источник дает дополнительную информацию в виде интонации (высоты тона на протяжении высказывания ), и эта информация очень важна на высших уровнях обработки речи. Но в первом приближении можно ограничиться только получением формантной структуры, и для этого с учетом сжатия неинформативной части спектра достаточное число входов выбрано в пределах 50~100.
Наложение спектра на каждый входной элемент происходит путем усреднения данных из некоторой окрестности, центром которой является проекция положения этого элемента в векторе входов на вектор спектра. Радиус окрестности выбирается таким, чтобы окрестности соседних элементов перекрывались. Этот прием часто используется при растяжении векторов, предотвращая выпадение данных.

Тестирование алгоритма
Тестирование производилось с 8 пользователями. Каждый голос сначала сравнивался с эталонным, то есть голосом разработчика, а потом между собой, для того что бы выяснить как поведет себя система на однотипных голосах.
Читать дальше →
Всего голосов 65: ↑62 и ↓3+59
Просмотры53K
Комментарии 29

WD MyBook Live — расширение стандартной функциональности

Настройка Linux
Из песочницы
Не секрет, что в данное время наличие дома нескольких компьютеров и прочих устройств, работающих с сетью в той или иной мере (телефоны, телевизоры, iptv-приставки, медиаплееры, etc) стало для многих нормой вещей. Обычно, в таком случае всё подобное железо соединено в сеть с общим выходом в интернет. Возникает вопрос о каком-то общем хранилище информации, в роли которого обычно выступает постоянно включенный компьютер, роутер с внешним диском или специализированное устройство. В общем, каким-либо образом организуется NAS, на котором уже «проживают» семейные и личные фото, любимая музыка, фильмы, и много чего другого. Каким именно образом организуется NAS — дело личного выбора каждого. Я, например, приобрёл WD My Book Live на 2ТБ, о котором и поведу дальнейший рассказ.
Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑8 и ↓2+6
Просмотры41K
Комментарии 25

Построение отказоустойчивого SIP-прокси/PBX на базе FreeSWITCH mod_sofia (recover)

Разработка систем связи
Из песочницы
Здравствуйте, уважаемые хабравчане.

Вот уже несколько месяцев ковыряюсь в прекрасном продукте FreeSWITCH. Он не перестает меня удивлять функциональностью, надежностью и производительностью (даже в тех областях, в которых от него этого не ждешь).

Один из моих экспериментов, который в скором времени, скорей всего, перейдет в продакшн касался изумительной, с моей точки зрения, функции mod_sofia recover. Функция recover позволяет FreeSWITCH (FS) восстановить вызовы после краша или же, если FS работает в высоко доступном кластере подхватить вызовы на второй ноде! ВНИМАНИЕ! без обрывов вызовов абонентов, как в случае проксировании RTP, так и без него.

Реализуется это достаточно просто, благодаря использованию внешней СУБД и настройкам mod_sofia, отвечающего за SIP стэк. Т.е. mod_sofia хранит всю информацию о текущих вызовах во внешней БД, и при краше у второй ноды кластера есть возможность эти настройки прочесть и подхватить вызовы.
Читать дальше →
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+5
Просмотры23K
Комментарии 9
1

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Тамбов, Тамбовская обл., Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность