Алгоритмы и конвейерное вычислительное устройство помехоустойчивой сегментации вокализованных участков речевого сигнала

• Автор: Панов, Александр Ефимович
• Шифр специальности: 05.13.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 117 с. : ил.

Содержание
Введение.
Глава 1. Анализ методов, алгоритмов и быстродействующих устройств помехоустойчивого оценивания основного тона и сегментации вокализованных участков речевого сигнала.

1.1. Методы оценивания основного тона речевого сигнала

1.2. Методы сегментации речевого сигнала на фонемы

1.3. Устройства сегментации речевого сигнала

1.4. Выводы.

Глава 2. Корреляционные методы сегментации речевого сигнала.

2.1. Корреляционный метод оценивания мгновенных значений квазипериодов основного тона речевого сигнала.

2.2. Метод сегментации речевого сигнала на вокализованные фонемы

2.3. Выводы.
Глава 3. Алгоритмы и устройство определения траектории основного тона и сегментации речевого сигнала на вокализованные фонемы.
3.1. Алгоритм определения траектории частоты основного тона.
3.2. Алгоритм сегментации вокализованных участков на вокализованные фонемы
3.3. Рекурсивный алгоритм потокового вычисления множества корреляционных функций
3.4. Структурнофункциональная организация устройства сегментации.
3.4.1. Блок хранения данных.
3.4.2. Блок вычисления корреляционной функции.
3.4.3. Селектор данных
3.4.4. Блок выделения максимумов
3.4.5. Блок принятия решения
3.5. Расчет сложности и быстродействия устройств УОТ и УСВУ
3.5. Выводы
Глава 4. Программное моделирование разработанных алгоритмов
4.1. Выводы
Заключение.
Список литературы


Разработаны алгоритмы, структурная и функциональные схемы специализированного вычислительного устройства сегментации вокализованных участков речевого сигнала, отличающегося двухкаскадной аппаратно-программной конвейерной организацией с программной реализацией в цифровом процессоре сигналов во втором каскаде заключительной процедуры сегментации на фонемы и аппаратной реализацией первого каскада в виде шестиступенчатого конвейера процедур оценивания тона, позволяющего достичь быстродействия, достаточного для выполнения предварительной обработки сигнала в реальном времени. Практическая ценность. Разработанное устройство может быть встроено в звуковую плату ПЭВМ для расширения ее функциональных возможностей по предварительной обработке речевых сигналов, разгружая центральный процессор. Выходные данные устройства являются необходимыми исходными данными для определения признаков при распознавании речи и идентификации диктора на программном уровне ПЭВМ, а также при сжатии речевой информации. Разработанная структурно-функциональная организация устройства позволяет не менее чем в раз повысить производительность по сравнению с программной реализацией в многоядерных микропроцессорах и цифровых процессорах сигналов и обрабатывать речевые сигналы в реальном масштабе времени на тактовой частоте -0 МГц. В результате экспериментальных исследований функционирования программной модели устройства на фонотеке, включающей до 0 слов и фраз, показано, что разработанные методы и алгоритмы обеспечивают следующие показатели помехоустойчивости. Траектория основного тона воспроизводится с вероятностью 0. ЗдБ до 8дБ, что в среднем в 2 раза лучше показателей помехоустойчивости известных методов и алгоритмов. Реализация и внедрение. Результаты работы использованы в ОКБ «Авиаавтоматика» (г. Курск), в ООО «ЮнионСофт технолоджиз», а также в учебном процессе Курского государственного технического университета. Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных конференциях: МНТК «Распознавание-» (г. Курск, ), МНТК «Распознавание-» (г. Курск, ), МНТК «Распознавание-» (г. Курск, ), межвузовской научно-технической конференции «Молодежь и XXI век» (г. Курск, ), МНТК «Information and telecommunication technologies in intelligent systems» (Mallorca, Spain, ), а также на научных семинарах кафедры ВТ КурскГТУ. Публикации. По материалам диссертации опубликовано работ, в том числе 3 статьи, 2 из которых - в журналах, входящих в перечень ВАК, 5 тезисов докладов и 2 свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ. Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве, лично автором в [1,3,4] разработан модифицированный корреляционный метод оценивания мгновенных значений квазипериодов основного тона; в [2,5] разработан метод сегментации вокализованных участков речи на фонемы; в [6,8] проведена оценка помехоустойчивости названных методов сегментации вокализованных участков речевого сигнала; в [7] разработан рекурсивный алгоритм потокового вычисления множества корреляционных функций, структурные и функциональные схемы специализированного вычислительного устройства сегментации вокализованных участков речевого сигнала. Метод сегментации вокализованных участков речи на фонемы, основанный на вычислении расстояния между нормализованными по частоте спектральными плотностями речевого сигнала в разных его квазипериодах и позволяющий повысить вероятность нахождения границ между ними и помехоустойчивость процедур сегментации. Рекурсивный вычислительный алгоритм потокового нахождения множества корреляционных функций сигнала в нескольких разных окнах скользящей обработки, позволивший аппаратно совместить их одновременное определение и организовать конвейерное выполнение всех процедур определения траектории основного тона. Алгоритмы, структурная и функциональные схемы специализированного вычислительного устройства сегментации вокализованных участков речевого сигнала, отличающегося двухкаскадной аппаратно-программной конвейерной организацией и аппаратной реализацией первого каскада в виде шестиступенчатого конвейера процедур оценивания тона, позволяющего достичь быстродействия, достаточного для выполнения предварительной обработки сигнала в реальном времени. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Список литературы включает наименования.