Исследование инвариантов нелинейной динамики речи и принципы построения системы аудиоанализа психофизиологического состояния тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат технических наук Перервенко, Юлия Сергеевна

• Перервенко, Юлия Сергеевна
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Перервенко, Юлия Сергеевна

ВВЕДЕНИЕ.

1 ОБЗОР ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ.

1.1 Голосовые анализаторы эмоциональных реакций.

1.2 Физиологические нелинейности речевого тракта.

1.3 Методы нелинейной динамики применительно к анализу речевых сигналов

1.4 Цели и задачи диссертационной работы.

2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНОЙ ДИНАМИКИ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К АНАЛИЗУ РЕЧИ.

2.1 Исследование речи на хаотичность и стационарность.

2.2 Графический анализ эмоциональной речи методами нелинейной динамики.

2.3 Вычисление инвариантов нелинейной динамики.

2.4 Выводы.

3 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКА ОПЕРАТОРА В УСЛОВИЯХ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.

3.1 Акустические характеристики рабочего помещения.

3.2 Описание системы экспериментального исследования речи человека-оператора в реальных условиях.

3.3 Выводы по эксперименту.

4 ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ С ИСТЕМЫ АНАЛИЗА РЕЧЕВОГО СИГНАЛА.

4.1 Обобщенная блок-схема системы анализа речевого сигнала.

4.2 Алгоритм обработки речевого сигнала.

5.3 Описание программного обеспечения.

5.4 Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование инвариантов нелинейной динамики речи и принципы построения системы аудиоанализа психофизиологического состояния»

Труд человека в системах управления техникой (деятельность человека-оператора) связан с периодическим, иногда довольно длительным и интенсивным воздействием (или ожиданием воздействия) экстремальных значений профессиональных, социальных, экологических факторов, которое сопровождается негативными эмоциями, перенапряжением физических и психических функций, деструкцией деятельности. Наиболее характерным психическим состоянием, развивающимся под влиянием указанных факторов у человека-оператора, является психологический стресс. Развитие стресса в экстремальных условиях операторской деятельности может быть связано также с возможностью, ожиданием, угрозой воздействия на человека-оператора разнообразных раздражителей, физико-химической, психологической (личностной), организационной и, прежде всего, профессиональной природы [24].

Анализ состояния человека в процессе его трудовой деятельности предполагает оперативное получение информации [101]. Для мониторинга психофизиологического состояния оператора существует множество способов [102-110], как правило, они заключаются в замере физиологических показателей (ЧСС, кровяного пульсонаполнения, КГР и т.д.), однако все эти методы нуждаются в установке контактных датчиков.

В связи с этим создание системы непрерывного слежения за эмоциональным состоянием человека-оператора, использующей в качестве диагностического критерия динамические изменения в структуре его речевых сигналов, является наиболее перспективным.

Акустическая информация, используемая при речевой коммуникации, характеризуется двойственной природой: с одной стороны, она материальна, так как распространяется в форме звуковых волн, с другой стороны, она является инструментом, с помощью которого передаются и понимаются мысли партнерами по коммуникации.

Речевые знаки обладают исключительной силой выражения. Они могут адекватно передавать даже сложнейшие нюансы мышления при условии, что они правильно и хорошо сформулированы и слушатель обладает способностью их воспринимать [95-100]. Эта форма передачи внутренних состояний мыслительного сознания одного партнера другому называется рациональной функцией речи. Однако существует еще одна функция речи -эмоциональная. Ее изучению частично посвящена данная диссертация.

Значительный прорыв в исследовании стохастических и детерминистских нелинейных временных рядов и их моделировании был достигнут за последние годы. В настоящее время обработка речевых сигналов методами нелинейной динамики и последующий анализ нелинейных характеристик приобретает все большее значение в области речевой акустики. В данной диссертации ставится вопрос о возможности нахождения классификационных признаков эмоций с помощью методов нелинейной динамики. Окружающий нас мир полон нелинейных явлений и процессов, правильное представление о которых немыслимо без понимания возможности хаоса, а так же связанных с этим принципиальных ограничений на предсказуемость поведения сложных систем. Одно из направлений применения методов нелинейной динамики связано с проблемой обработки сигналов. За последние годы были предложены методики, позволяющие выяснить, какого типа системой был произведен сигнал, а так же получить информацию о ее свойствах и характеристиках. Таким образом, аппарат нелинейной динамики является инструментом исследования, позволяющим сделать заключение или предположение о структуре объекта, сконструировать его динамическую модель и т.д. Разработку методов и алгоритмов анализа сигналов можно считать важным направлением нелинейной динамики, непосредственно связанным с возможными приложениями.

Большой вклад в развитие речевой акустики внесли ученые Г. Фант, Дж. Фланаган, М.А. Сапожков, В.Н. Сорокин, В.И. Галунов, Б.М. Лобанов, Т.К. Винцюк, JI.B. Златоустова, А.В. Аграновский, Н.Г. Загоруйко, Р.К. Потапова, Ю.А. Косарев, A.JI. Ронжин, М.В. Хитров, C.JI. Коваль, В.Г. Михайлов, В.П. Бондаренко, JI.H. Балацкая, E.JL Чойнзонов и др. Однако, необходимо отметить, что до сих пор не установлена связь между параметрами анатомии речеобразующей системы, ее динамикой и параметрами голоса.

Основы исследования динамических систем с позиций детерминированного хаоса были заложены Ляпуновым A.M., Колмогоровым А.Н., Пригожиным И.Р., Анищенко B.C., Ж.А. Пуанкаре и др. Изучение речевых сигналов с помощью методов нелинейной динамики проводились многими исследователями и организациями. Наибольший вклад в теорию анализа одномерных временных рядов внесли Ф. Такенс, А. Вольф, П. Грассберг, И. Прокаччиа, A.M. Фрайзер, Н.Х. Паккард, Д.С. Брумхэд, Г.П. Кинг, А. Реньи. Анализ речевых сигналов методами нелинейной динамики проведен в работах: «Нелинейный анализ речи как перспектива синтеза речи», Майкл Бэнбрук, 1996; «Патологический тремор: Детерминистский хаос или нелинейный стохастический осциллятор?» Дж. Тиммер, С. Хойслер, М. Лаук, С.-Х. Люкинг, Американский институт физики, 2000; «Нелинейный анализ и синтез речи» Х.-Н.Л. Теодореску, Ф. Григорас, В. Апопей, 2001; «Идентификация нелинейных волновых моделей для речевого анализа и синтеза» Г. Кубин, К. Лайнсцек, Е. Ранк, Университет Калифорнии, 2005 и др.

Разработаны множество приборов для анализа речи, например, анализатор эмоциональной речи, измеритель интенсивности речевых высказываний и др. В том числе в ЗАО «ОКБ «Ритм» и на кафедре электрогидроакустической и медицинской техники ТТИ ЮФУ в течение последних лет проводятся совместные исследования по выявлению возможности анализа психофизиологического состояния человека-оператора (на примере диспетчеров Северокавказской железной дороги (СКЖД)) с помощью его речи (Хроматиди А.Ф., 2005 г). В рамках этих работ были получены новые научные и практические результаты, которые легли в основу данной диссертации.

Диссертация состоит из 4 глав, введения, заключения, библиографического списка и приложений.

В первой главе был проведен обзор литературы по истории создания устройств для анализа голоса. Рассмотрены современные системы для анализа голоса, принципы, положенные в основу подобных систем. Рассмотрены физиологические и акустические причины нелинейностей, возникающих в речевом аппарате человека. Показано, что речевой тракт можно рассматривать как нелинейную диссипативную систему и применить для его анализа методы нелинейной динамики. Проанализированы работы по нелинейной динамике применительно к анализу речевого сигнала (научные статьи, диссертации). Выявлены достоинства нелинейного анализа и возможные перспективы.

Во второй главе рассмотрены теоретические основы методов нелинейной динамики применительно к анализу речевых сигналов. Исследован речевой сигнал на «хаотичность» с помощью следующих методов нелинейной динамики: построение рекуррентных графиков, вычисление корреляционной размерности, построение отображений Пуанкаре, расчет характеристических показателей Ляпунова, энтропии второго порядка. Рассмотрены теоретические основы фазо-пространственной реконструкции сигнала. Обоснован выбор оптимального критерия для реконструкции траекторий динамической системы из временного ряда, характеризующего речевой сигнал. Рассмотрено влияние эмоционального состояния человека на геометрию аттрактора. Построено отображение Пуанкаре и рекуррентные графики для временных рядов фонем для разных эмоциональных состояний. Вычислены следующие инварианты нелинейной динамики для временных рядов: характеристические показатели Ляпунова и корреляционная размерность. Детально рассмотрены метод корреляционных интегралов, методы построения фазовых портретов и выбор оптимальных параметров (внедренная размерность (размерность внедренного пространства), временная задержка). Изучено изменение рассчитанных инвариантов нелинейной динамики для полярных эмоциональных состояний. Проведена статистическая обработка результатов вычислений. Рассмотрены источники ошибок при оценке.

Третья глава содержит экспериментальную часть данной диссертации. Она включает в себя результаты исследований речи диспетчеров СКЖД полностью в производственных условиях и их последующий анализ с выдачей рекомендаций по распознаванию эмоциональных состояний человека. Рассмотрены акустические условия записи речи человека-оператора в производственных условиях рассчитано время реверберации и акустическое отношение, сделан вывод о том, что разборчивость речи находится в. допустимых пределах для данного типа помещения. Анализ полученных экспериментальных данных осуществлялся с помощью методов нелинейной динамики по методике, предложенной и обоснованной во второй главе.

В четвертой главе показана возможность практического использования методов анализа речи для определения психофизиологического состояния человека-оператора. Предложены принципы построения системы для анализа речевого сигнала и распознавания психофизиологического состояния. В частности, предложена блок-схема системы обработки и анализа речи с помощью методик, разработанных в главе 2 и экспериментально подтвержденных в главе 3. Разработан алгоритм обработки речевого сигнала, включающий запись речи, фильтрацию, удаление шумовой компоненты методом спектрального вычитания, выделение фонем, обработка сигналов методами нелинейной динамики для получения количественного и графического анализа психофизиологического состояния человека-оператора (корреляционная размерность, максимальный характеристический показатель Ляпунова, энтропия второго порядка, размерность внедренного пространства, отображение Пуанкаре, рекуррентные графики, фазовые портреты). Осуществлена программная реализация блока обработки речевого сигнала методами нелинейной динамики.

Библиографический список данной диссертации состоит из 113 наименований.

Приложения представляют собой справки и акты о внедрении основных результатов диссертационной работы.

Научная новизна диссертационной работы

Научная новизна проведенных исследований заключается в рассмотрении как теоретически, так и экспериментально, одномерного продукта системы речевого тракта человека — речевого сигнала — при определенных эмоциональных состояниях с применением аппарата нелинейной динамики.

В диссертации защищаются следующие научные положения.

1. В известных методиках анализа речи отсутствует учет эмоциональной составляющей, в связи с чем количественная оценка психофизиологического состояния человека-оператора по речевому сигналу является актуальной научно-технической задачей, решение которой с применением методов нелинейной динамики имеет существенное значение для создания медицинской техники профилактического и реабилитационного назначения.

2. Критерии выделения участков речи, пригодных для анализа методами нелинейной динамики, позволяющие провести предварительный анализ сигнала на хаотичность.

3. Инварианты нелинейной динамики речи, впервые предложенные в качестве визуальных и количественных оценок психофизиологического состояния человека-оператора.

4. Принципы построения системы аудиоанализа психофизиологического состояния человека-оператора в условиях профессиональной деятельности.

Наиболее существенные новые научные результаты

1. Рассчитаны инварианты нелинейной динамики эмоциональной речи, ранее не применявшиеся для анализа психофизиологического состояния человека-оператора.

2. Предложена оригинальная методика анализа речи методами нелинейной динамики, позволяющая получить количественную и качественную оценку эмоциональной речи.

3. Разработаны принципы построения системы анализа речи человека-оператора в условиях профессиональной деятельности, позволяющей с точностью до 72% (по экспертной оценке) определить его психофизиологическое состояние.

Заключение диссертации по теме «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», Перервенко, Юлия Сергеевна

5.4 Выводы по главе 4

В соответствии с техническим исследованием, проведенными в рамках главы 2 и экспериментом, описанным в рамках главы 3, в главе 4 были предложены принципы построения системы для анализа психофизиологического состояния человека; разработаны алгоритмы и соответствующее программное обеспечение. Можно сделать следующие основные выводы.

1. Предложены принципы работы системы аудиоанализа речевого сигнала методами нелинейной динамики.

2. Построена обобщенная блок-схема системы для анализа речеовго сигнла, которая включает блоки регистрации, преобразования в цифровой вид, блоки анализа, отображения информации и принятия решения, в соответствии с методиками, разработанными в главе 2.

3. Разработан алгоритм обработки речевого сигнала, включающий запись речи, обработку НЧ фильтром, обработку сигнала от шума методом спектрального вычитания, выделение фонемы, обработка методами нелинейной динамики для получения численного и графического анализа психофизиологического состояния человека-оператора (корреляционная размерность, максимальный характеристический показатель Ляпунова, энтропия второго порядка, размерность внедренного пространства, построение функции взаимной информации, отображения Пуанкаре, рекуррентного графика, фазо-пространственной реконструкции).

4. Представлена программная реализация блока обработки речевого сигнала методами нелинейной динамики, позволяющая проводить как анализа ранее записанных сигналов, так и оперативную обработку сигнала, непосредственно осуществляется ввод данных через микрофон.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подробные выводы по результатам диссертационной работы приведены в конце каждой главы. Подводя общий итог диссертационной работы можно сделать следующие основные выводы и заключения:

1. Рассмотрены современные системы для анализа голоса, принципы, положенные в основу подобных систем. Рассмотрены физиологические причины нелинейностей, возникающих в речевом аппарате человека. Показано, что речевой тракт можно рассматривать как нелинейную диссипативную систему и применить для его анализа методы нелинейной динамики. Рассмотрены методы нелинейной динамики применительно к анализу речевого сигнала.

2. Исследован речевой сигнал на «хаотичность» с помощью методов нелинейной динамики. Выявлены критерии выделения участков речевого сигнала, пригодных (обнаруживающих хаотическую динамику) для анализа методами нелинейной динамики:

2.1.Рекуррентный график должен содержать диагональные структуры, что свидетельствует о хаотичности процесса.

2.2.Корреляционный интеграл должен сходиться при некотором значении размерности внедренного пространства, что дает оценку размерности вложенного пространства и корреляционную размерность.

2.3.Максимальный характеристический показатель Ляпунова должен принимать положительное значение, что свидетельствует о хаотичности процесса и расхождении траекторий по экспоненциальному закону.

2.4.Отображение Пуанкаре должно содержать равномерные или неравномерные подковообразные скопления точек. 2.5.Энтропия второго порядка должна принимать положительное значение.

3. Были построены фазо-пространственные реконструкции речевого сигнала. Рассмотрены два оптимальных критерия, чтобы получить речевые восстановленные траектории: метод сингулярного разложения и критерий избыточности. Анализ геометрии полученных фазовых аттракторов показал, что определенная геометрия соответствует определенной эмоции, что также может служить признаком психофизиологического состояния.

4. Для разных гласных выявлено схожее поведение отображения Пуанкаре для определенной эмоции, что может служить признаком эмоционального состояния человека. В частности, для состояния «гнев» характерно скопление точек в центре и расходящиеся ветви подковообразной формы, для состояния «спокойствие» - равномерное распределением точек. Предложен классификатор.

5. Отрицательные эмоции в речи человека на рекуррентном графике отображаются уменьшением размера кластеров, которые образуются диагональными структурами.

6. Максимальный характеристический показатель Ляпунова принимает значения в пределах от 0,0139±0,0027 с"1 до 0,0813±0,006 с"1, для эмоционального состояния «гнев» значения возрастают на (176±30)%, (54±5)%, (73±4)% для гласных «у», «о», «и», соответственно.

7. Оценка внедренной размерности составила 4-6 и корреляционной размерности - (1,2-2,5)±0,1. Относительно состояния «спокойствие» значение корреляционной размерности для состояния «гнев» возрастает на (20±5)%.

8. В результате проведенного эксперимента и последующего анализа с помощью методов нелинейной динамики было определено 35 критических случаев стресса из 100 образцов. Видеоизображение использовалось для экспертной оценки данных с целью определения эмоции — совпадение результатов расчета нелинейных инвариантов с результатами анализа невербальной символики 72%. Анализ речевых сигналов диспетчеров железной дороги, записанных непосредственно в оперативной обстановке, показал пригодность используемой методики. 9. Рассмотрены возможности использования методов нелинейного анализа речи для определения психофизиологического состояния человека-оператора. В частности, исследована возможность построения автоматизированной системы анализа с помощью предложенной методики. Предложены принципы построения системы для анализа речевого сигнала.

Ю.Приведена обобщенная блок-схема и алгоритм обработки речевого сигнала с применением аппарата нелинейной динамики. Представлена программная реализация нелинейной обработки речевого сигнала.

По результатам диссертационной работы опубликовано 8 статей и тезисов докладов в различных научных сборниках, в том числе 2 работы в журналах из Перечня ВАК.

Акты о внедрении результатов диссертационной работы в ЗАО «ОКБ «Ритм», ООО «ПРОТОН-ССС» и в учебный процесс кафедры ЭГА и МТ ТТИ ЮФУ содержатся в Приложениях.

Автор выражает глубокую благодарность научному руководителю д-р техн. наук Старченко Ирине Борисовне за постоянное внимание к работе и ценные указания, начальнику отдела ЗАО «ОКБ «Ритм» Слива Сергею Семеновичу за сотрудничество по внедрению результатов исследований, а также коллективу кафедры электрогидроакустической и медицинской техники ТТИ ЮФУ за поддержку и активное обсуждение результатов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Перервенко, Юлия Сергеевна, 2009 год

1. Интернет-ресурс http://www.poligraf.sp.ru/azar.html

2. Интернет-ресурс http://www.ordas.ru/index.php?id=34

3. Интернет-ресурс http://www.areopagcentr.ru/analyzer.html-p=3.htm

4. Интернет-ресурс http://www.akvilona.ru/news/sense-nemesysco.htm

5. Интернет-ресурс http://www.frolov-lib.ru/books/hi/ch03.html# Tocl 53187089

6. Интернет-ресурс http://www.speechpro.m/rus/products/noise-cancellation-sys/sound-cleaner/

7. Козюренко И.Ю. Звукозапись с микрофона. 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Радио и связь, 1988. - 112 с.

8. Шелухин О.И., Лукьянцев Н.Ф. Цифровая обработка и передача речи. — М.: Радио и связь, 2000.

9. Рабинер Л.Р., Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов. М.: Радио и связь, 2001.

10. Секунов Н.Ю. Обработка звука на PC. СПб.: БХВ - Петербург, 2001.

11. Назаров М.В., Прохоров Ю.Н. Методы цифровой обработки и передачи речевых сигналов. — М.: Радио и связь, 2005.

12. Сапожков М.А. Электрогидроакустика: Учеб. для вузов. М.: Связь, 1978.-272 с.

13. Методы нелинейной динамики: Учеб. пособие для студ. физ. фак. / Д.Э. Постнов, А.Н. Павлов, С.В. Астахов. Саратов, 2008. - 120 с.

14. J. Timmer, S. Huassler, М. Lauk, С.-Н. Lucking Pathological tremors: Deterministic chaos or nonlinear stochastic oscillators? — Chaos V. 10, № 1. -2000.-P. 278-288.

15. Florin Grigoras, Iioria-Nicolai L. Teodorescu, Vasile Apopei Nonlinear Analysis and Synthesis Of Speech -http://www.ici.ro/SIC/sicl998l/art05.html

16. G. Kubin, С. Lainscesek, and E. Rank Identification of nonlinear oscillator models for speech analysis and synthesis. Nonlinear Speech Modeling and Applications Postprint. — University of California. 2005. - Pp. 74-113.

17. Albano A.M., Muench J., Schwartz C., Mees A.I., Rapp P.E. Syngular-value decomposition and the Grassberger-Procaccia algorithm // Physical Review A. -38, 1988, pp. 3017-3026.

18. Casdagli M., Eubank S., Farmer J.D., Gibson J. State space reconstruction in present of noise // Physica D. 51, 1992, pp. 52-98.

19. Zeng X., Eykholt R., Pielke R.A. Estimating the Lyapunov-Exponent spectrum from short time series of low precision // Physical Review Letter. 66, 1991, pp. 3229-3232.

20. Holzfuss J., Mayer-Kress G. An approach to error estimation in the applications of dimensional algorithms // In: Dimensions and Entropies in Chaotic Systems, Ed. G.Mayer-Kress, Springer-Verlag, New York, 1986, pp. 114-122.

21. A. Lichtenberg and M. Lieberman, Regular and Stochastic Motion, Applied Mathematical Sciences, Vol. 38 Springer, New York, 1992.

22. Хроматиди А.Ф. Кандидатская диссертация «Исследование психофизиологического состояния человека на основе эмоциональных признаков речи» — Таганрог, ТРТУ, 2005

23. A. Varone, A. Politi, and М. Ciofmi, С02 laser with feedback, Phys. Rev. A 52,3176- 1995

24. Бодров B.A. Информационный стресс: Учеб. пособие для вузов. М.: ПЕР СЭ, 2000.-352 с.

25. L.R. Rabiner and R.W. Schafer, Digital Processing of Speech Signals -Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1978.

26. N. Tishby A dynamical systems approach to speech processing // Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (IEEE, New York, 1990), pp. 365-368.

27. J. Thyssen, H. Nielsen, and S. D. Hansen Nonlinear short-term prediction in speech coding // Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (IEEE, New York, 1994), Vol. 1, pp. 185-188.

28. P. Maragos Fractal aspects of speech signals: dimension and interpolation // Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (IEEE, New York, 1991), pp. 417-420.

29. T.F. Quatieri and E.M. Hofstetter Short-time signal representation by nonlinear difference equations // Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (IEEE, New York, 1990), pp. 1551-1554.

30. A. Kumar Role of Deterministic Chaos in Signal Modelling // Dept. of Electrical Engineering, I.I.T., Kanpur, India, M. Tech. thesis. No. 90/216 MT (March 1990).

31. A. Kumar and S. K. Mullick Attractor dimension, entropy and model ling of speech time series // Electron. Lett. 26(21), 1790-1792 (1990).

32. L. Wu and M. Niranjan On the design of nonlinear speech predictors with recurrent nets // Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (IEEE, New York, 1991), Vol. 2, pp. 529-532.

33. R. E. Bogner and T. Li Pattern search prediction of speech // Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (IEEE, New York, 1989), pp. 180-183.

34. S. Wang, E. Paksoy, and A. Gersho Performance of nonlinear prediction of speech // Proceedings of the International Conference on Spoken Language, Kobe, Japan (IEEE, New York, 1990), pp. 29-32.

35. A. Singer, G.W. Wornell, and A.V. Oppenheim Codebook prediction: A nonlinear signal modelling paradigm // Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (IEEE, New York, 1992), Vol. 5, pp. 325-328.

36. В. Townshend Nonlinear prediction of speech // Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (IEEE, New York, 1991), pp. 425-428.

37. A. Kumar and S. K. Mullick Speech signal modelling a la chaos," IEEE Digital Signal Process. Workshop, paper no. 1.8, New Paltz, NY (1990).

38. G. Kubin and W. B. Kleijn Time-scale modification of speech based on a nonlinear oscillator model // Proceedings of the International Con ference on Acoustics, Speech and Signal Processing (IEEE, New York, 1994).

39. G. Kubin Nonlinear Processing of Speech // Speech Coding and Synthesis, edited by W. B. Kleijn and К. K. Paliwal (Elsevier Science, Am sterdam, 1995), Chap. 16, pp. 557-610.

40. H. M. Teager Some observations on oral air flow during phonation // IEEE Trans. Acoust. Speech Sig. Process. ASSP-28(5), 599-601 (1980).

41. J. L. Flanagan, Speech Analysis, Synthesis and Perception (Springer-Verlag, New York, 1972), 2nd ed.

42. K. Ishizaka and J. L. Flanagan Synthesis of voiced sounds from a two- mass model of the vocal cords //Bell Syst. Tech. J. 51, 1233-1268 (1972).

43. H. Herzel Bifurcations and chaos in voice signals // Appl. Mech. Rev. 46(7), 399-413 (1993).

44. J. Schoentgen Non-linear signal representation and its application to themodelling of the glottal waveform," Speech Commun. 9(3), 189-201 (1990).

45. G. Gabor and Z. Gyorfi On the higher order distribution of speech signals," IEEE Trans. Acoust. Speech Sig. Process. ASSP-36(4), 602-603 (1988).

46. H. Brehm and W. Stammler Description and generation of spherically invariant speech-model signals // Sig. Process. 12, 119-141 (1987).

47. A.V. Oppenheim and R.W. Schafer Discrete-Time Signal Processing // Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1989.

48. H. Tong Nonlinear Time-Series: A Dynamical Systems Approach // Clar endon, Oxford, 1990.

49. M.B. Priestley Nonlinear and Nonstationary Time Series Analysis. — London: Academic, 1988.

50. J. Guckenheimer and P. Holmes Nonlinear Oscillations, Dynamical Systems, and Bifurcations of Vector Fields. New York: Springer-Verlag, 1983.

51. Шустер Г. Детерминированный хаос. M.: Мир, 1988. - 240 с.

52. М. Schroeder Fractal, Chaos, Power Laws: Minutes from an Infinite Paradise. New York: Freeman, 1991.

53. F.C. Moon Chaotic and Fractal Dynamics: An Introduction for Applied Scientists and Engineers. New York: Wiley, 1992.

54. J.-P. Eckmann and D. Ruelle Ergodic theoiy of chaos and strange at-tractors // Rev. Mod. Phys. 57(3), Pt. 1, 617-656 (1985).

55. T.S. Parker and L.O. Chua Chaos: A tutorial for engineers // Proc. IEEE 75(8), 982-1008(1987).

56. J.D. Fanner and J.J. Sidorowich Predicting chaotic time series // Phys. Rev. Lett. 59(8), 845-848 (1987).

57. S. Eubank and D. Farmer An introduction to chaos and randomness // 1989 Lectures in Complex Systems, SFI Studies in the Sciences of Complexity, Lect. vol. II, edited by E. Jen (Addison-Wesley, Reading, MA, 1990), pp. 75185.

58. P. Grassberger, T. Schreiber, and C. Schaffrath Nonlinear time sequence analysis," Int. J. Bifurc. Chaos 1(3), 521-547 (1991).

59. F. Takens Detecting strange attractors in turbulence // Dynamical Systems and Turbulence, Warwick, 1980 Lect. Notes in Mathematics, edited by D. A. Rand and L. S. Young (Springer-Verlag, Berlin, 1981), Vol. 898, pp. 366381.

60. H.-P. Bernhard and G. Kubin Speech production and chaos 11 Proceedings of the 12th International Conference of Phonetic Sciences, France (IEEE, New York, 1991).

61. H.-P. Bernhard and G. Kubin Detection of chaotic behavior in speech signals using Fraser's mutual information algorithm // Treizieme Colloque Gretsi, Juan-Les-Pins Du (September 1991), pp. 1301-1311.

62. C. Bandt and B. Pompe Entropy profiles of speech signals // Phys. Lett. A 175,305-313 (1993).

63. N.H. Packard, J. P. Crutchfield, J. D. Farmer, and R. S. Shaw Geometry from a time series // Phys. Rev. Lett. 45(9), 712-716 (1980).

64. A. Gershenfeld An experimentalist's introduction to the observation of dynamical systems // Directions in Chaos, edited by H. B. Lin (World Scientific, Singapore, 1988), Vol. 2, pp. 301-379.

65. D.S. Broomhead and G. P. King Extracting qualitative dynamics from experimental data // Phys. D 20, 217-236 (1986).

66. A.M. Fraser and H. L. Swinney Independent coordinates for strange attractors from mutual information // Phys. Rev. A 33(2), 1134-1140 (1986).

67. A.M. Fraser Information and entropy in strange attractors // IEEE Trans. Inform. Theor. 35(2), 245-262 (1989).

68. M. Casdagli, S. Eubank, J. D. Farmer, and J. Gibson A theory of state space reconstruction // Information Dynamics, edited by H. Atmans-pacher and H. Scheingraber (Plenum, New York, 1991).

69. A. Cenys and K. Pyragas Estimation of the number of degrees of freedom from chaotic time series // Phys. Lett. A 129(4), 227-230 (1988).

70. W. Liebert, K. Pawelzik, and H. G. Schuster Optimal embeddings of chaotic attractors from topological considerations // Europhys. Lett. 14(6), 521-526 (1991).

71. A.I. Mees, P.E. Rapp, and L.S. Jennings Singular value decomposition and embedding dimension // Phys. Rev. A 36(1), 340-346 (1987).

72. A.M. Fraser Reconstructing attractors from scalar time series: A comparison of singular system and redundancy criteria // Phys. D 34, 391-404 (1989).

73. W. Liebert and H.G. Schuster Proper choice of the time delay for the analysis of chaotic time series // Phys. Lett. A 142(2,3), 107-111 (1989).

74. M. Casdagli, D.D. Jardins et al. Nonlinear modeling of chaotic time series: theory and applications // Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, New Mexico, Tech. Rep. LA-UR-91, 1637 (1991).

75. A. Wolf, J.B. Swift, H.L. Swinney, and J.A. Vatsano Determining Lyapunov exponents from a time series // Phys. D 2, 285-317 (1985).

76. W.H. Press, B.P. Flannery, S.A. Teukolsky, and W.T. Vetterling, The Art of Scientific Computing (Cambridge U.P., Cambridge, 1988), 1st ed.

77. J.D. Farmer, E. Ott, and J.A. Yorke The dimension of chaotic attractors // Phys. D 7, 153-180(1983).

78. P. Grassberger and I. Procaccia Characterization of strange attractors // Phys. Rev. Lett. 50, 346-349 (1983).

79. P. Grassberger and I. Procaccia Measuring the strangeness of strange attractors // Phys. D 9, 189-208 (1983).

80. I. Procaccia The static and dynamic invariants that characterize chaos and the relations between them in theory and experiments // Phys. Scr. T9, 40-46 (1985).

81. A.R. Osborne and A. Provenzale Finite correlation dimension for stochastic systems with power law spectra // Phys. D 35, 357-381 (1989).

82. S.H. Isabelle, A.Y. Oppenheim, and G.W. Wornell Effects of convolution on chaotic signals // Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (IEEE, New York, 1992), Vol. IV, pp. 133136.

83. M. Moller, W. Lange, F. Mitschke, N. B. Abraham, and U. Hubner Errors from digitizing and noise in estimating attractor dimensions // Phys. Lett. A 138(4,5), 176-182(1989).

84. J. Theiler Spurious dimension from correlation algorithms applied to limited time series data // Phys. Rev. A 34(3), 2427-2432 (1986).

85. J. Theiler Statistical precision of dimension estimators // Phys. Rev. A 41(6), 3038-3051 (1990).

86. J. Theiler Estimating fractal dimension // J. Opt. Soc. Am. A 7(6), 1055-1073 (1990).

87. Рюэль Д. Случайность и хаос. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. - 192 с.

88. М. Nerenberg, С. Essex Correlation dimension and systematic geometric effects // Physical review. A 42:1212, 7065-7074, American Physical Society, 1990 p. 7065.

89. R. Shaw Strange attractors, chaotic behavior and information flow // Z. Soc. London Ser. A 427, 241-248 (1990).Naturforsch. 36a, 80-112 (1981).

90. P. Grassberger and I. Procaccia Estimation of the Kolmogorov entropy geometric effects // Phys. Rev. A 42(12), 7065-7074 (1990). from a chaotic signal // Phys. Rev. A 28(4), 2591-2593 (1983).

91. К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. М.: Мир, 1993.

92. Л. Рабйнер, Б. Гоулд. Теория и применение цифровой обработки сигналов. -М.: Мир, 1978.

93. Курочкин С.Н, Бродин А.Г. Проблемы создания многоуровневой системы распознавании речи / МГГУ СТАНКИН — интернет ресурс: http://alife-soft.narod.ru/note/srecognize/recognize.html

94. Петцольд Ч. Программирование для Microsoft Windows на С#. В 2-х томах. Том 1,2/ Пер. с англ. — М.: Издательско-торговый дом «Русская редакция», 2002. 576 с.

95. Бодалёв А.А. Восприятие человека человеком. JL: Изд-во Ленинградского университета, 1965 - 123с.

96. Дашкова С.С. Устная речь как источник информации о человеке: Автореф. канд. дис. Л., 1982

97. Додонов Б.И. В мире эмоций. Издательство политической литературы Украины, 1987.

98. Додонов Б.И. Эмоция как ценность. М: Издательство политической литературы, 1978.

99. Фресс П. Эмоции // Экспериментальная психология. — М., 1975. Вып. 5.

100. Симонов П.В. Эмоциональный мозг. -М.: Наука, 1981. — 215 с.

101. Разработка и исследование способов и аппаратно-программных средств обработки и распознавания речевой информации в супермакронейрокомпьютере: отчет о НИР (заключительный) / ТРТИ: Руководитель Басан С.Н.: № темы 14602; Таганрог, 1993. 47 с.

102. Анализ речевых сигналов человеком / Под ред. Э.А. Арутюняна. Л.: Наука, 1971.-216 с.

103. Бажин Е.Ф. и др. Объективная диагностика эмоционального состояния в психиатрической клинике // Матер. Всес. симп. «Речь и эмоции». Л., 1974.-С. 69-74.

104. Галунов В.И., Манеров В.Х. Пути решения проблемы создания систем определения эмоционального состояния говорящего // Вопр. кибернетики. Вып. 22. -М., 1976. С. 95-114.

105. Грекова Т.И. Кожно-гальванический рефлекс как показатель изменений психического состояния // Физиология человека. 1975. - Т. 1. - № 6. — С. 993-998.

106. Дикая Л.Г., Черенкова Е.А. Влияние эмоционального содержания информации на функциональное состояние и интеллектуальную деятельность оператора. — В кн.: Функциональное состояние человека и методы его исследования. — М.: Наука, 1992. — С. 100-105.

107. Милованова Г.Б. Интегральная оценка эмоционального состояния человека по его вегетативным функциям // Методика и техника исследований операторской деятельности. М.: Наука, 1985. - С. 7-11.

108. Фролов М.В. Контроль функционального состояния человека-оператора / Отв. ред. П.В. Симонов. АНСССР, Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии. М.: Наука, 1987. - 195 с.

109. Фролов М.В., Таубкин В.Л. Оценка эмоционального напряжения диктора с помощью параметров речевого сигнала // Сб. Физические методы и вопросы метрологии биомедицинских измерений. М., 1974.

110. Интернет ресурс: http://www.abanet.org/genpractice/inagazine/1999/jun/palmatr.html

111. Nonlinear analysis of speech from a synthesis perspective by Mike Banbrook from University Of Edinburgh, Department of Electronics and Electrical Engineering, 1996.

112. A. Kumar and S.K. Mullick, Nonlinear dynamical analysis of speech J. Acoust. Soc. Am., Vol. 100, No. 1, July- 1996 Pp. 615 629.

113. Интернет-ресурс: http://subscribe.ru/archive/comp.portal.iknowit/200809/14151648.html

114. N. Marwan, M. Carmen Romano, M. Thiel, J. Kurths Recurrence plots for the analysis of complex systems Physics Reports 438 (2007) Pp. 237- 329.

115. Перервенко Ю.С., Старченко И.Б. «Акустические и физиологические нелинейности речевого тракта и метод их регистрации» Акустика речи. // Сборник трудов XIX сессии Российского акустического общества. — М.: ГЕОС, 2007. Т. III. - С. 36-39.

116. Перервенко Ю.С., Старченко И.Б. тезисы доклада «Эмоциональная речь: детерминированный хаос или нелинейный случайный процесс?» Известия ЮФУ. Технические науки Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ,2007.-№ 1(78).-С. 100-101.

117. Перервенко Ю.С., Старченко И.Б. «Анализ нелинейностей речевого сигнала» Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке: материалы 11-го международного молодежного форума Харьков: Изд-во ХНУРЭ, 2007. Ч. 1.-С. 289.

118. Перервенко Ю.С., Черемушкин В.А. «Формирование базы аудиозаписей диспетчеров Ростовского узла СКЖД в оперативной обстановке» Известия ЮФУ. Технические науки Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ,2008. № 5 (82). - С. 156-157.

119. Интернет-ресурс: http://petelin.ru/pcmagic

120. Анохин П.К. Эмоции // Большая медицинская энциклопедия, 2-е изд. 1964.-Т. 35.-С. 339-367.

121. Лебединский М.С, Мясищев В .Я. Введение в медицинскую психологию. -Л.: Медицина, 1966.

122. Синергетика: процессы самоорганизации и управления. Учеб. пособие / Под общей ред. А.А. Колесникова Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. - 2.1. -360 с.

123. Шингаров Г.Х. Эмоции и чувства как формы отражения действительности. -М.: Наука, 1971.

124. Леонтьев Л.Я. Эмоции — в кн.: Философ, энциклопедия. Т. 5. — М., 1970.-С. 553.

125. Леонтьев А.Н., Судаков К.В. Эмоции // Большая медицинская энциклопедия. Т. 30. - М., 1978. - С. 169.

126. Носенко Э.Л. Изменения характеристик речи при эмоциональной напряженности // Вопр. психологии, 1978. № 6. - С. 76.

127. Мун Ф. Хаотические колебания: Вводный курс для научных работников и инженеров / Пер. с англ. М.: Мир, 1990. - 312 с.

128. Интернет ресурс: http://www.nemesysco.com/

129. Eckmann J.-P., Kamphorst I.,S., Ruelle D., Recurrence plots of dynamical systems, // Europhys. Lett., 4, p. 973-977, 1987.

130. Marwan, N., Encounters with neighbours (current developments of concepts based on recurrence plots and their applications), // PhD Thesis, University of Potsdam, 2003

131. Кузнецов С.П. Динамический хаос (курс лекций). М.: Физматлит, 2001.-295 с.

132. Анищенко B.C. Сложные колебания в простых системах: Механизмы возникновения, структура и свойства динамического хаоса в радиофизических системах. -М.: ,1990. 312 с.

133. Анищенко B.C., Вадивасова Т.Е., Астахов В.В. Нелинейная динамика хаотических и стохастических систем. Фундаментальные основы и избранные проблемы / Под ред. B.C. Анищенко. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1999. - 368 с.

134. Научная сессия МИФИ-2005. VII Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика 2005»: лекции по нейроинформатике / Отв. ред. Ю.В. Тюменцев - М.: МИФИ, 2005. - 214 с.

135. Дж. Бендат, А. Пирсол Измерение и анализ случайных процессов / Пер. с англ. Г.В. Матшевского, В.Е. Привальского. М.: Мир, 1974. — 463 с.