|
|
@@ -0,0 +1,72 @@
|
|
|
+# ЛИСТ СПЕЦИФИКАЦИИ И ПРИЁМКИ МОДЕЛИ
|
|
|
+
|
|
|
+**Тема по программе:** [Например: 4.1.400 Защита информации от утечки по акустическим каналам]
|
|
|
+**Название модели:** [Например: Модель разборчивости речи при акустическом зашумлении]
|
|
|
+**Автор:** [Фамилия Имя, группа]
|
|
|
+**Использованный ИИ-инструмент:** [Например: ChatGPT-4o / YandexGPT / Claude 3.5]
|
|
|
+
|
|
|
+---
|
|
|
+
|
|
|
+## 1. Физическая (аналитическая) основа
|
|
|
+*Заполняется ДО генерации кода. Здесь мы фиксируем законы и формулы, которым должна подчиняться модель.*
|
|
|
+
|
|
|
+1.1. **Моделируемые физические величины и их единицы:**
|
|
|
+* *Уровень речи:* дБ (децибелы)
|
|
|
+* *Уровень шума:* дБ
|
|
|
+* *Расстояние:* метры (м)
|
|
|
+* *Разборчивость:* проценты (%)
|
|
|
+
|
|
|
+1.2. **Базовые формулы и законы:**
|
|
|
+* Закон обратных квадратов для звука: падение уровня звука на 6 дБ при каждом удвоении расстояния от источника.
|
|
|
+* Отношение сигнал/шум (SNR) = Уровень речи - Уровень шума.
|
|
|
+* Формула Шеннона для разборчивости (или эмпирическая кривая артикуляции). *[Студент должен привести конкретную формулу, которую он закладывает в основу]*
|
|
|
+
|
|
|
+1.3. **Параметры по умолчанию:**
|
|
|
+* Уровень речи в источнике: 60 дБ
|
|
|
+* Фоновый шум в помещении: 30 дБ
|
|
|
+* Диапазон изменения расстояния в модели: от 1 м до 10 м.
|
|
|
+
|
|
|
+---
|
|
|
+
|
|
|
+## 2. Граничные условия (Крайние случаи)
|
|
|
+*Модель обязана вести себя предсказуемо и физично на границах диапазонов.*
|
|
|
+
|
|
|
+* **Расстояние = 0:** Модель не должна выдавать ошибку «деление на ноль» или бесконечность. Уровень сигнала ограничивается максимальным физическим пределом (например, 100 дБ у самого источника).
|
|
|
+* **Шум = 0:** Разборчивость должна быть 100% (или максимально возможной для данной модели).
|
|
|
+* **Шум > Уровень речи:** Отношение сигнал/шум отрицательное. Разборчивость должна падать до 0% и не уходить в отрицательные значения.
|
|
|
+* **Маскирующий генератор включен:** Уровень шума прибавляется к фоновому.
|
|
|
+
|
|
|
+---
|
|
|
+
|
|
|
+## 3. Упрощения модели (Что мы НЕ учитываем)
|
|
|
+*Заполняется студентом. Это показывает честность модели и понимание ее ограничений.*
|
|
|
+* Мы не учитываем реверберацию (эхо) помещения.
|
|
|
+* Мы считаем, что источник звука ненаправленный (излучает во все стороны равномерно).
|
|
|
+* Мы не учитываем частотные характеристики (моделируем только интегральный уровень в дБ).
|
|
|
+
|
|
|
+---
|
|
|
+
|
|
|
+## 4. Журнал верификации и отладки (Борьба с галлюцинациями ИИ)
|
|
|
+*Заполняется ПОСЛЕ генерации кода. Это доказательство того, что студент проверял работу ИИ.*
|
|
|
+
|
|
|
+| № | Что попросили у ИИ | Что сгенерировал ИИ | Ошибка (галлюцинация) | Как исправили |
|
|
|
+|:--|:---|:---|:---|:---|
|
|
|
+| 1 | Сгенерируй шкалу затухания звука от расстояния | Сделал линейную шкалу: чем дальше, тем тише | Звук затухает не линейно, а логарифмически (закон обратных квадратов). | Заставили ИИ переписать формулу расчета дБ через логарифм. |
|
|
|
+| 2 | Добавь ползунок шума | При значении шума 100 дБ разборчивость стала -20% | Разборчивость не может быть отрицательной. | Добавили условие `Math.max(0, razborchivost)` в код. |
|
|
|
+| 3 | ... | ... | ... | ... |
|
|
|
+
|
|
|
+---
|
|
|
+
|
|
|
+## 5. Критерии приёмки (Чек-лист преподавателя)
|
|
|
+*Работа не принимается, если хотя бы один пункт не выполнен.*
|
|
|
+
|
|
|
+- [ ] Код модели физически корректен (соответствует формулам из п.1).
|
|
|
+- [ ] Граничные условия из п.2 работают без ошибок и зависаний.
|
|
|
+- [ ] В интерфейсе есть пометка «Учебная модель. Не калибрована».
|
|
|
+- [ ] В конце есть кнопка «Итоговое тестирование» (5-10 вопросов).
|
|
|
+- [ ] Студент может объяснить на защите, какие ошибки ИИ он нашел и как исправил.
|
|
|
+- [ ] Модель работает офлайн (PWA) и устанавливается на телефон.
|
|
|
+
|
|
|
+---
|
|
|
+**Подпись студента:** _______________
|
|
|
+**Оценка:** _______________
|
