Місце і спосіб застосування отриманих результатів
Для розпізнавання мовлення із великих словників для ізольовано (або дискретно) вимовлених слів на початку 90-х років було розроблено декілька систем з достатньо гарними показниками. Потім увага дослідників перенеслася на розпізнавання злитого мовлення, де використовувалися статистичні залежності в порядку слів, що дозволяло передбачити поточне розпізнаване слово на основі кількох попередніх слів. Розроблені статистичні методи прогнозу дозволили значно зменшити кількість альтернатив при розпізнаванні, що у свою чергу дозволило розробляти системи розпізнавання з сумарним обсягом у десятки тисяч слів, хоча на кожному кроці розпізнавання розглядалося декілька сотень альтернатив.
Проте, існує необхідність побудови систем розпізнавання мови з великою кількістю альтернатив і за умови, що немає яких-небудь обмежень на порядок розпізнаваних слів.
Наприклад, при керуванні комп'ютера голосом неможливо передбачити наступне слово на основі декількох попередніх, оскільки це визначається логікою керування комп'ютера, а не властивостями тексту. З іншого боку існує необхідність значного збільшення обсягу словника для того, щоб охопити всі синоніми однієї і тієї ж команди, оскільки користувачу, звичайно, важко запам'ятати тільки один варіант назви команди.
Другий приклад пов'язаний з диктуванням текстів. Використання таких систем, звичайно, обмежено такими текстами, що аналогічні тим текстам, для яких накопичувалися статистики. Крім іншого, додаткове редагування набраного тексту вимагає наявності всіх слів в активному словнику.
|
|
|
Таким чином, існують додатки, де бажано мати словник максимально великого розміру, щоб у майбутньому охопити всі слова даної мови.
Додаткова інформація для обмеження числа альтернатив може бути одержана безпосередньо з мовного сигналу. Для цього пропонується виконати пробне розпізнавання за допомогою фонетичного стенографа. Одержана послідовність фонем формує потік запитів до бази даних для отримання невеликої кількості слів, які могли б входити в словник розпізнавання, що дозволяє значно скоротити кількість альтернатив для розпізнавання.[3]
Наступні розділи описують новий двопрохідний алгоритм. Спочатку представлена базова система для порівняння із запропонованою системою розпізнавання мови. Потім описані два варіанти алгоритму для ізольованих слів та злитого мовлення. Виконані експерименти показують ефективність запропонованих методів.
Запропонований метод можна застосувати в будь-якій системі розпізнавання мовлення, де представлені фонеми, і можна сформувати процедуру фонетичного стенографа. У даній роботі як базова система використовується інструментарій на основі прихованих Марківських моделей (Hidden Markov Model - HMM)
|
|
|
Попередня обробка мовленнєвого сигналу
Мовний сигнал перетвориться в послідовність векторів ознак з інтервалом аналізу 25 мс і кроком аналізу 10 мс. Спочатку мовний сигнал фільтрується фільтром високих частот з характеристикою P(z) =1-0.97z-1 та застосовується вікно Хемінга. Швидке перетворення Фурьє переводити часовий сигнал у спектральний вигляд. Спектральні коефіцієнти усереднюються з використанням 26 трикутних вікон, розташованими в мел-шкалі. 12 кепстральних коефіцієнтів обчислюються за допомогою зворотного косинусного перетворення.
Логарифм енергії додається як 13-й коефіцієнт. Ці 13 коефіцієнтів розширюються до 39-мірного вектора параметрів шляхом дописування першої та другої різниць від коефіцієнтів сусідніх за часом. Для обліку впливу каналу застосовується віднімання середнього кепстра.
Акустична модель
Акустичні моделі відображають характеристики основних одиниць розпізнавання. Для акустичних моделей використовуються приховані Марківські моделі з 64 сумішами Гауссівських функцій щільності імовірності. 47 російських контекстно-незалежних фонем моделюються трьома станами Марківського ланцюга з пропусками. Словник транскрипцій створюється автоматично з орфографічного словника з використанням множини контекстно-залежних правил.[3]
|
|
|
Показники базової системи
Акустичні моделі навчалися на вибірці з 12 тис. звукових записів із словника в 2037 слів, вимовлених одним диктором. Розпізнавання проводилося на комп'ютері P-IV 2.4 ГГц.
Для перевірки надійності розпізнавання мови було накопичено 1000 окремо вимовлених слів тим же диктором. Послівна надійність розпізнавання і середній час розпізнавання однієї секунди мови для різних розмірів словника приведені в таблиці 1. Оскільки час розпізнавання лінійно залежить від розміру словника, то для словника в 1987 тис. слів його можна оцінити приблизно в 2300 секунд.
Таблиця 1: Результати розпізнавання окремо вимовлених слів базовою системою
| Об'єм словника, тис. | 1 | 15 | 95 |
| Надійність, % | 99.9 | 97.9 | 94.7 |
| Час, сек. | 1 | 16 | 115 |
Для перевірки надійності розпізнавання злитого мовлення було додатково накопичено 1000 фраз з числами від 0 до 999. Послівна надійність розпізнавання і середній час розпізнавання однієї секунди мови для різних розмірів словника приведені в таблиці 2.
Таблиця 2: Результати розпізнавання злитого мовлення базовою системою
| Об'єм словника, тис. | 1 | 15 | 95 |
| Надійність, % | 98.0 | 96.5 | 92.6 |
| Час, сек. | 2.1 | 36 | 205 |
Дата добавления: 2019-07-15; просмотров: 163; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!