Количество информации, характеризующей входное событие, всегда достаточно велико для того, чтобы создавать известные трудности даже только при передаче ее по каналам связи. Опознание образов предполагает не только и не столько передачу информации, но и оперативное запоминание ее на некоторые промежутки времени, переработку по некоторым алгоритмам, различные, иногда довольно сложные логико-информационные преобразования.

Основным информационным каналом в гидросфере пока является акустический канал. Но из теории и техники автоматического опознания образов известно, что проблема опознания временных последовательностей, в частности звуковых образов, очень и очень специфична.

Каждому известно, что сложный звуковой сигнал можно разложить на отдельные частотные составляющие. Поэтому можно предположить, что некоторые параметры этих составляющих могут явиться именно теми признаками, которые характеризуют объект опознания – звуковой образ. Однако при этом часто забывают, что частотные составляющие не даны сами по себе, их надо уметь выделить, а для этого требуется специальная аппаратура и некоторое время.

В распоряжении исследователей имеются спектроанализаторы, наборы полосовых фильтров, визуализаторы спектра и другая аппаратура. Вместе с тем, от первых работ Л. Л. Мясникова, в которых была поставлена проблема автоматического распознавания звуков речи, и до настоящего времени остается неясным вопрос о выборе признаков-параметров, по которым можно эффективно опознавать звуковые образы. Большинство исследователей старается выделить и использовать возможно большее число параметров. Выделяются частоты ряда формант речи и измеряются их амплитуды; измеряются распределения энергии по спектру, средняя плотность энергии, мгновенная мощность сигнала; производится клиппирование звукового сигнала и подсчитывается частота его перехода через нуль; сигнал дифференцируется; проводят корреляционный анализ звуковых сигналов. Звуки речи расчленяются на синтагмы, слова, слоги, фонемы. Несколько менее определенно расчленяется звуковой сигнал, характеризующий не речевую информацию, а информацию, поступающую от всевозможных подводных источников – природных и технических.

Перечисленные выше измерения требуют использования большого количества разнообразной, сложной и громоздкой аппаратуры. Всякая перестройка программы исследования (изменение частотного и динамического диапазонов, числа полос частотного анализа, их ширины и расположения по звуковому диапазону, шага квантования, временных параметров и т. д.) сопряжена с большими трудностями. А ведь фактически разговор пока идет лишь о первичной обработке звукового сигнала. Что касается собственно опознания звуковых образов, то здесь обязательно должны вступать в действие достаточно мощные алгоритмы логико-информационных преобразований предварительно обработанного звукового сигнала, характеризующего входную ситуацию.

В связи с упомянутыми трудностями не приходится удивляться тому всеобщему признанию, которое встречают идеи проведения на цифровых автоматах как первичной, так и вторичной обработки звуковых сигналов, с тем, чтобы полностью исключить из процесса распознавания всю аналоговую измерительную аппаратуру. Но звуковой процесс, как правило, является непрерывным. Поэтому на входе цифрового автомата должен быть преобразователь аналог-код.

К настоящему времени разработано большое число программ, позволяющих реализовать на цифровых автоматах процедуры, адекватные аппаратурным способам первичной обработки звуковых сигналов. Это открывает широкие перспективы прямого ввода в цифровое устройство опознаваемой звуковой реализации с последующей первичной обработкой по разнообразным, легко изменяемым программам исследования звуковых образов. Естественно, что логико-информационный анализ опознаваемого образа также производится при помощи того же самого цифрового автомата в соответствии с заложенным алгоритмом обобщения и опознания.

Сказанное не означает, что все исследования, связанные с опознанием звуковых образов, теперь можно и нужно производить целиком на цифровых вычислительных машинах, без использования аналоговой аппаратуры анализа и измерений. Дело в том, что быстродействие и память современных цифровых автоматов не позволяют в реальном масштабе времени выделять достаточно большое число параметров звукового сигнала, а также производить спектральный анализ в широком диапазоне частот с малым шагом квантования по частоте. Правда, высказываются мнения о том, что на перспективных машинах с быстродействием порядка 109 операций в секунду и емкостью запоминающих устройств порядка 1010 двоичных единиц в реальном масштабе времени окажется возможным решать всю задачу распознавания звуковых образов полностью, но пока таких машин не существует. Поэтому можно предполагать, что сейчас перспективны сочетания аналоговой и цифровой техники обработки информации в опознающих системах.

В связи со сказанным все большее внимание исследователей привлекают уже упоминавшиеся выше приборы – скептроны. В этих оптико-волоконных устройствах сочетаются аналоговые и дискретные свойства преобразователей информации. Основной узел спектрона сам по себе может быть использован как спектроанализатор параллельного действия на огромное число частотных каналов, а световая природа сигналов допускает простейшие способы визуализации. Многообразие известных способов фотоэлектронного преобразования позволяет легко создавать различные приборы для классификации, обнаружения, селекции входных сигналов любой природы – гидроакустических, радиотехнических и других. Рис. 40 иллюстрирует рабочий момент практического использования скептрона в программе исследований сигналов, издаваемых дельфинами.

Мы рассмотрели здесь в качестве специфических некоторые проблемные, трудные задачи опознания образов. Надо сказать, что в бионике моря существуют явно специфичные, но относительно простые задачи обнаружения и опознания. Достаточно назвать такую известную задачу, как предсказание шторма путем обнаружения инфразвуковых сигналов «голоса моря», физическая природа которого уже обсуждалась в одном из первых очерков в связи со способностью медуз улавливать сигналы штормового предупреждения и уходить от береговой черты на глубину. Установив некоторые аналогии, инженеры совместно с биологами создали прибор, который получил название «ухо медузы». Схема достаточно проста и в подробных разъяснениях не нуждается. Инфразвуки «голоса моря» улавливаются рупорной антенной. Резонатор, настроенный на частоты порядка 8–13 гц, выделяет информативные сигналы, которые после пьезоэлектрического преобразования изменений давления воздуха в соответствующие изменения напряжения, усиливаются и поступают на прокалиброванный стрелочный прибор, указывающий силу шторма. По литературным данным, такой прибор позволяет предсказать наступление шторма за 15 часов.

Предыдущая глава: Примеры обучаемых опознающих систем

Следующая глава: Исследования поведения дельфина