Investigation of the Optimal Parameters of the Distributed Fiber Microphone Circuit Based on φ-OTDR for Speech Recognition

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A study of the optimal parameters of a distributed fiber microphone circuit based on a laboratory setup of a phase-sensitive optical reflectometer (φ-OTDR), which reproduces the work of φ-OTDR at one point, has been carried out. Various schemes for constructing a microphone based on φ-OTDR and various sampling rates of the analog-to-digital converter are investigated. The optimal configuration of the φ-OTDR circuit is substantiated, which made it possible to ensure high quality of human speech recognition during voice recording by the proposed method with a sampling frequency of 40 kHz. In a standard phrase based on Harvard sentences containing 80 words, 71 words were recognized, i.e., 88.75% of their total number.

About the authors

M. V. Orlova

Bauman Moscow State Technical University

Email: manja254@yandex.ru
105005, Moscow, Russia

T. V. Gritsenko

Bauman Moscow State Technical University

Email: manja254@yandex.ru
105005, Moscow, Russia

A. A. Zhirnov

Bauman Moscow State Technical University

Email: manja254@yandex.ru
105005, Moscow, Russia

Yu. A. Konstantinov

Perm Federal Research Center, Ural Branch, Russian Academy of Sciences

Email: manja254@yandex.ru
614990, Perm, Russia

A. T. Turov

Perm Federal Research Center, Ural Branch, Russian Academy of Sciences

Email: manja254@yandex.ru
614990, Perm, Russia

A. B. Pnev

Bauman Moscow State Technical University

Email: manja254@yandex.ru
105005, Moscow, Russia

V. E. Karasik

Bauman Moscow State Technical University

Author for correspondence.
Email: manja254@yandex.ru
105005, Moscow, Russia

References

  1. Zhirnov A.A., Choban T.V., Stepanov K.V., Koshelev K.I., Chernutsky A.O., Pnev A.B., Karasik V.E. // Sensors. 2022. V. 22. P. 2772. https://doi.org/10.3390/s22072772
  2. Nordin N.D., Abdullah F., Zan M.S.D., A Bakar A.A., Krivosheev A.I., Barkov F.L., Konstantinov Y.A. // Sensors. 2022. V. 22. P. 2677. https://doi.org/10.3390/s22072677
  3. Zhirnov A.A., Stepanov K.V., Sazonkin S.G., Choban T.V., Koshelev K.I., Chernutsky A.O., Pnev A.B., Novikov A.O., Yagodnikov D.A. // Sensors. 2021. V. 21. P. 7836. https://doi.org/10.3390/s21237836
  4. Bucaro J.A., Dardy H.D., Carome E.F. // J. Acoust. Soc. Am. 1977. V. 62. P. 1302. https://doi.org/10.1121/1.381624
  5. Bruno F.A., Janneh M., Gunda A., Kyselica R., Stajanca P., Werzinger S., Gruca G., Rijnveld N., Persiano G.V., Cutolo A., Pisco M., Cusano A. // Opt. Las. Eng. 2022. V. 160. P. 107269. https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2022.107269
  6. Stepanov K.V., Zhirno, A.A., Chernutsky A.O., Koshelev K.I., Pnev A.B., Lopunov A.I., Butov O.V. // Sensors. 2020. V. 20. P. 6431. https://doi.org/10.3390/s20226431
  7. Choban T.V., Zhirnov A.A., Chernutsky A.O., Stepanov K.V., Pniov A.B., Galzerano G., Karasik V.E., Svelto C. // J. Phys. Conf. Ser. 2019. V. 1410. P. 012108. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1410/1/012108
  8. Peng F., Wu H., Jia X.-H., Rao Y.-J., Wang Z.-N., Peng Z.-P. // Opt. Express. 2014. V. 22. P. 13804. https://doi.org/10.1364/OE.22.013804
  9. Liu K., Jin X., Jiang J., Xu T., Ding Zh., Huang Y., Sun Zh., Xue K., Li S., Liu T. // IEEE Sens. J. 20227 V. 22. P. 21428. https://doi.org/10.1109/JSEN.2022.3213036
  10. Franciscangelis C., Margulis W., Kjellberg L., Soderquist I., Fruett F. // J. Opt. Soc. Am. 2016. V. 24. P. 29597. https://doi.org/10.1364/OE.24.029597
  11. Zamarreno C.R., Martelli C., Daciuk R., Dutra G., Dreyer U.J., Cardozo Da Silva J.C., Matias I.R., Arregui F.J. // IEEE Sensors. 2017. V. 17. P. 1. https://doi.org/10.1109/ICSENS.2017.8234126
  12. Wu Y., Gan J., Li Q., Zhang Z., Heng X., Yang Z. // IEEE Photonics J. 2015. V. 7. P. 1. https://doi.org/10.1109/JPHOT.2015.2499539
  13. Hao H., Pang Z., Wang G., Wang B. // Opt. Express. 2022. V. 30. P. 36774. https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.05267
  14. Gorshkov B.G., Yüksel K., Fotiadi A.A., Wuilpart M., Korobko D.A., Zhirnov A.A., Stepanov K.V., Turov A.T., Konstantinov Y.A., Lobach I.A. // Sensors. 2022. V. 22. P. 1033. https://doi.org/10.3390/s22031033
  15. Tomboza W., Guerrier S., Awwad E., Dorize C. // IEEE Photonics Technol. Lett. 2021. V. 33. P. 645. https://doi.org/10.1109/LPT.2021.3084557
  16. McGee V.E., Pachl C.P., Voiers W.D. // IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics. 1969. V. 17. P. 225. https://doi.org/10.1109/TAU.1969.1162058
  17. Miller G.A., Licklider J.C.R. // In S.S. Stevens Handbook of Speech Perception. New York: John Wiley, 1951. P. 1040.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (129KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 М.В. Орлова, Т.В. Гриценко, А.А. Жирнов, Ю.А. Константинов, А.Т. Туров, А.Б. Пнев, В.Е. Карасик

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».