Розглядається процес формування вхідного математичного опису при розпізнаванні голосових команд у рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології, що ґрунтується на максимізації інформаційної спроможності системи шляхом введення в процесі її навчання додаткових інформаційних обмежень та підвищення достовірності автоматичної класифікації в адаптації математичного опису на вході з метою досягнення на екзамені достовірності розпізнавання, близької до асимптотичної. У рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології розглянемо оптимізацію такого важливого параметру функціонування початкової обробки сигналу як вікно згладжування для віконного перетворення Фур'є з логарифмічною шкалою стиснення частот. Ключові слова: ІЕІ-технологія, віконне перетворення Фур'є, вікно згладжування, критерій функціональної ефективності, навчальна матриця, класифікатор.
