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최근 몇 년 동안 인간 음성의 탐지 및 인식을 위한 분산 광섬유 마이크로폰의 실현에 대한 관심이 높아졌으며, 가장 인기 있는 방식은 φ-OTDR에 기반하고 있습니다. 그러나 최적 시스템 매개변수의 선택 및 등록된 신호의 인식과 관련된 많은 문제들은 여전히 해결되지 않았습니다. 본 연구에서는 φ-OTDR 수학 모델을 기반으로 이러한 문제에 대한 이론적 연구를 수행하고 실험으로 검증하였습니다. 광섬유 센서 신호 처리 알고리즘을 설계하고 테스트 키트를 적용하였으며, 얻은 결과에 대한 정량적 평가 방법을 설계하였습니다. 또한, 매개변수를 빠르게 변동할 수 있는 φ-OTDR 단일 좌표 센서의 실험실 테스트를 위한 새로운 설정 모델을 제안하였습니다. 그 결과, 음성 인식의 최적 품질에 대한 요구 사항을 정의할 수 있었으며, 인식된 단어의 퍼센트를 사용한 추정치는 96.3% 값을 제공하였고, 레벤슈타인 거리로 추정한 값은 15였습니다.
Gritsenko 외(수요일)는 이 문제를 연구하였습니다.
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