Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364139
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62791)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21319)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21692)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8692)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3462)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20644)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Реферат: Новые подходы к проблемам конца речевого сигнала

Название: Новые подходы к проблемам конца речевого сигнала
Раздел: Рефераты по информатике, программированию
Тип: реферат Добавлен 22:16:33 30 сентября 2013 Похожие работы
Просмотров: 5 Комментариев: 12 Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать

Новые подходы к проблемам конца речевого сигнала

Шелепов В.Ю., Акопян А.Г., Ниценко А.В., Костенко А.В.

Общая постановка проблемы

Речевой сигнал затухает постепенно. Поэтому компьютер может ошибаться в вопросе заканчивается ли слово гласным или звонким согласным. Далее, сигнал, содержащий глухой взрывной звук (к, п, т) в середине слова, имеет характерный паузообразный отрезок, поскольку при его произнесении происходит полное перекрытие речевого тракта и не участвуют голосовые связки. Если глухой взрывной будет находиться в конце слова, то определить правильные границы записанного слова и выделить конечный звук становится весьма сложной задачей, так как конец слова мало отличается от молчания. В настоящей работе предлагаются способы решения этих проблем.

1. Запись речевого сигнала

Алгоритм записи речевого сигнала описан в [1]. Сейчас мы хотим несколько видоизменить его. А именно, мы сохраним в сигнале 10000 отсчетов после момента, который в [1] описан как конец сигнала. В результате получим сигнал следующего вида (рис. 1).

Рис. 1. Визуализация записи слова «ЗАКОН»

Сигнал на рисунке отсегментирован. Использование паузы в конце сигнала позволяет с помощью алгоритмов сегментации (см. [1-2]) надежно различать случаи, когда слово оканчивается гласным или звонким согласным звуком. Приведем упомянутые алгоритмы.

2. «В-Н» - обработка числового массива

Пусть имеется одномерный числовой массив и задан некоторый порог р. Построим символьную последовательность S, поставив в соответствие членам массива, которые больше р, символ «В» (выше порога), остальным – символ «Н» (ниже порога).Для того чтобы устранить случайные единичные включения, для каждого промежуточного i-го элемента полученной символьной последовательности S выполняются две дополнительные обработки. Обработка«тройками», еслиs[i-1] = s[i+1] иs[i] ≠ s[i-1], тополагаетсяs[i] = s[i-1]. Обработка«четверками», еслиs[i] = s[i+3] иs[i+1] ≠ s[i], s[i+2] ≠ s[i], тополагаетсяs[i+1] = s[i] иs[i+2] = s[i].

3. Выделение глухих согласных

Этот этап сегментации осуществляется с помощью обработки сигнала полосовым фильтром с полосой пропускания от 100 до 200 Гц. Глухие звуки отличаются от всех остальных тем, что после такой фильтрации их участки становятся подобными паузе и содержат большое число точек постоянства (в следующий дискретный момент значение сигнала не меняется). Таким образом, на этих участках разность между числом точек непостоянства и числом точек постоянства будет отрицательной, что позволяет выделить их в массиве таких разностей, построенном для последовательности окон в 256 отсчетов.

4. Распознавание в паре классов «шипящая-пауза»

Рассмотрим для произвольно выделенного участка речевого сигнала численный аналог полной вариации «с переменным верхним пределом»:

(1)

Пусть N1 – максимальное число, такое, что W(N1) ≤ 255. Полагаем

(2)

где N2 – максимальное число, такое, что W(N2) ≤ 255 и так далее. Возникает массив чисел

(3)

На сегменте шипящей величина (1) быстро растет, поэтому участки возрастания величины W(n) от 0 до 255 относительно коротки, то есть числа (3) относительно малы. На сегменте паузы величина (1) растет медленно, и поэтому числа (3) относительно велики. Для различения шипящей и паузы введем порог p (для нашего оборудования 200). Возьмем выделенный сегмент глухих согласных и построим для него последовательность чисел (3). Те участки, для которых числа (3) превосходят p, относим к паузе (их объединение маркируем символом P), остальные – к шипящей (маркируем ее символом F). В результате компьютер расставит маркированные границы шипящих и пауз.

5. Сегментация чисто голосового сигнала

Рассмотрим случай слова, не содержащего глухих звуков. Разобьем сигнал на окна по 256 отсчетов, и на каждом из них вычислим значение вариации

(4)

Далее от начала слова берется интервал из 20 таких окон и вычисляется среднее значение соответствующих величин (4), которое принимается за порог. Производится «В-Н»-обработка числового массива с этим порогом. Затем интервал, на котором выполняются описанные процедуры, сдвигается вправо на одно окно и так далее. В результате возникает таблица вида, изображенного на рисунке 2.

Рис. 2. Таблица, используемая при сегментации

Затем просматриваются все строки полученной таблицы и создается новая символьная последовательность S. Если текущая i-я строка таблицы начинается и заканчивается одним и тем же символом («Н» или «В»), то в S на i-ю позицию записывается соответствующий символ. Иначе считается количество вхождений каждого из символов в данной строке. Если количество «В» превышает количество «Н» или равно ему, то в S на соответствующую позицию записывается «В», иначе «Н». К полученной последовательности применяется «В-Н»-обработка. Метки сегментации ставятся там, где происходит смена символов «Н» на «В», или «В» на «Н». В-участок считается соответствующим гласному (возле левой метки проставляется символ W). Н-участок считается соответствующим звонкому согласному (возле левой метки проставляется символ С).

6. Сегментация при наличии шипящих и пауз

Если слово содержит шипящие или паузы, то мы выделяем их, как описано выше, после чего значения величины (4) для соответствующих им окон полагаем равными нулю и сегментируем сигнал только что описанным способом (шипящие и паузы автоматически попадают в число Н-участков). Для надежного выделения звонкого согласного непосредственно после шипящего или паузы порядок формирования S непосредственно после шипящего или паузы меняется: если в строке появляется «В», но она заканчивается на «Н», то ей сопоставляется «Н». Дальше все как описано выше. Аналогичная ситуация с голосовым согласным непосредственно перед шипящей или паузой.

7. Определение конца слова. Обнаружение и выделение глухого взрывного звука в конце слова

Пусть произнесено слово «ЗАКОН», заканчивающееся звонким согласным. Визуализация соответствующего сигнала приведена на рисунке 1 с сегментацией в соответствии с только что описанными алгоритмами. Построим функцию (рис. 3).

Рис. 3. График функции W(n), соответствующей сигналу на рисунке 1

Рис. 4. Положение курсора, определяющее предполагаемый конец сигнала

На рисунке 5 показан результат вычисления массива (3).

Рис. 5. Список в левой части окна представляет массив (3)

Разработанная нами программа поддерживает соответствие между выделением строки в списке рисунка 5 и положением курсора на рисунке 4 (где представлен тот же график, что и на рисунке 3). Большие числа в конце списка соответствуют участку молчания, записанного в конце сигнала. Движемся по списку снизу вверх, проходя строки, числа в которых больше порога p1 (мы берем этот порог равным 1000). Выделяем строку, для которой число в предыдущей строке уже меньше p1. Выделенной строке соответствует положение курсора на рисунке 4. Это предполагаемый конец речевого сигнала.

Продолжаем движение по списку снизу вверх пока левый край курсора на рисунке 5 не совпадет с меткой P, или впервые не окажется левее нее. Суммируем все промежуточные числа списка и сравниваем вычисленную сумму Sum с порогом p2 (мы берем его равным 3000). В данном случае она оказывается меньше p2. Поэтому мы считаем метку P концом сигнала и удаляем маркировку P. В результате размеченная визуализация сигнала выглядит так:

Рис. 6. Окончательная разметка сигнала рисунка 1 с отмеченным концом сигнала

Теперь произнесем слово «РОТ». Вот его визуализация с окончательной разметкой:

Рис. 7. Визуализация сигнала для слова «РОТ» с окончательной разметкой

Вот график функции W(n) с курсором в позиции предполагаемого конца сигнала

Рис. 8. График функции W(n) с курсором в позиции предполагаемого конца сигнала

Вычисляем сумму Sum, так же, как это сделано выше. В данном случае она оказывается больше порога p2 (курсор на рисунке 8 отстоит от метки P много дальше, чем в предыдущем примере). Поэтому истинным концом речевого отрезка мы полагаем позицию левого края курсора на рисунке 8. Сегмент от метки P до этой новой метки конца речевого отрезка - порождение глухого взрывного звука в конце слова.

Выводы

Модификация способа классификации последнего звонкого звука речевого сигнала и алгоритмы пункта 7 являются новыми. Они обеспечивают новые возможности классификации заключительного звука в сигнале по сравнению с алгоритмами, описанными в [1].

Список литературы

1. Шелепов В.Ю. Лекции о распознавании речи / В.Ю. Шелепов. – Д.: ІПЩІ «Наука і освіта», 2009. – 196 с.

2. Шелепов В.Ю., Ниценко А.В., Жук А.В. Построение системы голосового управления компьютером на примере задачи набора математических формул // Искусственный интеллект. – 2010. – №3. – С.259-267 – Режим доступа к ресурсу: http://www.nbuv.gov.ua/portal/natural/ii/2010_3/AI_2010_3%5C3%5C00_Shelepov_ Nitsenko_Zhuk.pdf.

3. Методы пофонемного распознавания, использующие свойства языка и речи [Электронный ресурс] / Г.В Дорохина // Искусственный интеллект – 2008. – №4. С. 332-338 – Режим доступа к ресурсу: http://www.nbuv.gov.ua/portal/natural/ii/2008_4/JournalAI_2008_4/Razdel4/06_Dorokhina.pdf.

Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Хватит париться. На сайте FAST-REFERAT.RU вам сделают любой реферат, курсовую или дипломную. Сам пользуюсь, и вам советую!
Никита19:31:50 05 ноября 2021
.
.19:31:48 05 ноября 2021
.
.19:31:45 05 ноября 2021
.
.19:31:43 05 ноября 2021
.
.19:31:41 05 ноября 2021

Смотреть все комментарии (12)
Работы, похожие на Реферат: Новые подходы к проблемам конца речевого сигнала

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(294399)
Комментарии (4230)
Copyright © 2005 - 2024 BestReferat.ru / реклама на сайте