\clearpage
\section*{Введение}
\addcontentsline{toc}{section}{Введение}

Задача Введения --- обосновать актуальность темы данной работы,
т.~е. объяснить:
\begin{dinglist}{71}
\item	Зачем написана эта работа ?
\item	Для кого написана эта работа ?
\item	Как структурно организован текст работы ?
\item	Какой материал помещен в основные структурные единицы работы~?
\item	Чем подкреплена данная работа: эксперименты, расчеты$\ldots$~?
\end{dinglist}

Еще вариант оформления списков:
\begin{dinglist}{51}
\item	Зачем написана эта работа ?
\item	Для кого написана эта работа ?
\item	Как структурно организован текст работы ?
\item	Какой материал помещен в основные структурные единицы работы~?
\item	Чем подкреплена данная работа: эксперименты, расчеты$\ldots$~?
\end{dinglist}

Еще вариант оформления списков:
\begin{dinglist}{224}
\item	Зачем написана эта работа ?
\item	Для кого написана эта работа ?
\item	Как структурно организован текст работы ?
\item	Какой материал помещен в основные структурные единицы работы~?
\item	Чем подкреплена данная работа: эксперименты, расчеты$\ldots$~?
\end{dinglist}

Еще вариант оформления списков:
\begin{dinglist}{226}
\item	Зачем написана эта работа ?
\item	Для кого написана эта работа ?
\item	Как структурно организован текст работы ?
\item	Какой материал помещен в основные структурные единицы работы~?
\item	Чем подкреплена данная работа: эксперименты, расчеты$\ldots$~?
\end{dinglist}

Еще вариант оформления списков:
\begin{dinglist}{254}
\item	Зачем написана эта работа ?
\item	Для кого написана эта работа ?
\item	Как структурно организован текст работы ?
\item	Какой материал помещен в основные структурные единицы работы~?
\item	Чем подкреплена данная работа: эксперименты, расчеты$\ldots$~?
\end{dinglist}

\emph{Вариантов оформления списков \emph{очень много} $\ldots$ Еще примеры см. в~Заключении.}

\paragraph{\large Вложенные списки также возможны:}
\begin{dinglist}{254}
\item	Зачем написана эта работа ?
    \begin{dinglist}{43}
\item	Для кого написана эта работа ?
\item	Как структурно организован текст работы ?
\item	Какой материал помещен в основные структурные единицы работы~?
\item	Чем подкреплена данная работа: эксперименты, расчеты$\ldots$~?
    \end{dinglist}
\item	Для кого написана эта работа ?
    \begin{dinglist}{64}
\item	Для кого написана эта работа ?
\item	Как структурно организован текст работы ?
\item	Какой материал помещен в основные структурные единицы работы~?
\item	Чем подкреплена данная работа: эксперименты, расчеты$\ldots$~?
    \end{dinglist}
\item	Как структурно организован текст работы ?
    \begin{dinglist}{47}
\item	Для кого написана эта работа ?
\item	Как структурно организован текст работы ?
\item	Какой материал помещен в основные структурные единицы работы~?
\item	Чем подкреплена данная работа: эксперименты, расчеты$\ldots$~?
    \end{dinglist}
\item	Какой материал помещен в основные структурные единицы работы~?
    \begin{dinglist}{79}
\item	Для кого написана эта работа ?
\item	Как структурно организован текст работы ?
\item	Какой материал помещен в основные структурные единицы работы~?
\item	Чем подкреплена данная работа: эксперименты, расчеты$\ldots$~?
    \end{dinglist}
\item	Чем подкреплена данная работа: эксперименты, расчеты$\ldots$~?
    \begin{dinglist}{100}
\item	Для кого написана эта работа ?
\item	Как структурно организован текст работы ?
\item	Какой материал помещен в основные структурные единицы работы~?
\item	Чем подкреплена данная работа: эксперименты, расчеты$\ldots$~?
    \end{dinglist}
\end{dinglist}

\textbf{\large Однако слишком <<разукрашивать>> свою курсовую работу не стоит.}
Стиль оформления должен быть не рекламный, а достаточно строгий.\\\bigskip

Включаю пример Введения (взят из моей статьи, -- sorry, без перевода...)\\\bigskip

In the last few decades, speech systems are in a
spectacular development process. 
They accumulate the advances of many branches of human knowledge ranging from physiology of speech and acoustic channels to
mathematical theories, engineering techniques and computer tools of
speech modelling, speech production and speech recognition 
(\cite{1,2,3,4,5,6}).

Speech systems become used throughout where human-machine interaction is needed. 
They are popular for routing incoming phone calls to their destinations in large organizations, for consumer electronics and home entertainment, for healthcare and medicine, for industry, distribution, and warehousing, and for specialized speech applications such as handheld translators and Air Traffic Control training systems.
Most commercial companies claim that speech recognition software can achieve between 98\% to 99\% accuracy (getting one to two words out of one hundred wrong) if operated under optimal conditions, see \cite{7}. 
These optimal conditions usually means the test subjects have 1) matching speaker characteristics with the training data, 2) proper speaker adaptation, and 3) clean environment (e.~g. office space). 

Obviously, in many applications real conditions are far short of optimum.
One of such applications is aeronautics. 
A special feature of this field is that speech commands are pronounced by pilots within a very noisy cabin. 
The necessity to maintain a high level of flight safety has heightened the need for reliable Human-Computer Dialogue Systems, HCDS, able to recognize some standardized speech commands within such a noisy environment in order to transform them into corresponding control actions over the aircraft.

Many research works have examined the state-of-the-art in developing Human-Computer Dialogue Systems. 
\cite{krash:2005} reveal a number of nuisance factors making speech recognition within the pilot cabin difficult and present a speech signal (SS) variability model useful for simulating different types of signal instabilities such as nonlinear signal level or length distortions as well as random and quasi-periodic noises of the acoustic environment.
\cite{Shahshahani:1997} proposes a Markov random field model to descibe the joint a'priori distribution for the mean vectors of SS allophones.
\cite{Lucke:1996} develops the stochastic SS model using Baum-Welch training for automatic speech recognition.
In \cite{Peinado:1996}, the multiple vector quantization of Hidden Markov Model  is offered to simulate speech signals. 

Thus, the majority of SS models, which take into account SS variability, are used to build an algorithm for speech recognition on the assumption that a speech command has been actually pronounced so that the SS is present in the measured (acoustic) signal. However, it is a secondary problem, whereas the primary one is a decision making: whether the acoustic signal contains both speech and noise or merely noise.
This problem  can be stated as ``slicing up'' the acoustic signal into the alternating portions of two types: speech-free (Hypothesis 0) and speech containing (Hypothesis 1); such a problem can also be termed as segmentation problem.
Its classical solution based on detection theory, \cite{Van-Trees:1968},
or Wald's sequential analysis, would require two devices designed to be optimal for the corresponding two hypotheses  in order to
arrange a sort of contest between them on the basis of sequential ratio probability test (SRPT). Unfortunately, this optimum solution cannot be implemented because of statistical characteristics of the hypotheses being unknown.

In this paper we propose an alternative solution based on one device only 
which can be designed independently of the speech signal nature, id est solely with the orientation to the noise component.
We start from the known Habibi's autoregressive model of 
images \cite{Habibi:1972}, then we convert it into
a spiral-like grid set on a cylinder surface and use so constructed model
to describe quasi-periodic sound signals that are close in sounding to speech or music tones. This method helps us to get a workable solution to the problem.

The remainder of this paper is organised as follows.
Section~\ref{problem}
describes the problem under consideration. A solution to the
problem of switch point detection is given in
Section~\ref{detection}. 
Finally, Section~\ref{conclusion} concludes the paper.


