Применение вейвлет-анализа в задачах автоматического распознавания речи

• Автор: Бойков, Федор Геннадиевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 111 с. : ил

Содержание
Введение

Глава 1. Обзор применения технологии вейвлетанализаИ

Вейвлеты и их свойства

Вейвлетпреобразование

Кратномасштабный анализ и ортогональные вейвлеты

Быстрый алгоритм вычисления ортогонального вейвлетпреобразования

Мультивейвлеты

Вейвлеты в обработке речи

Очистка речевого сигнала от шума

Сегментация речевого сигнала и определение основного тона

Автоматическое распознавание речи
Выводы к главе 1
Глава 2. Разработка и исследование методов параметризации речевого сигнала на основе вейвлетанализа
Параметризация на основе диалических вейвлетов
Схема вычисления коэффициентов вейвлетпреобразования
Схема формирования вектора признаков
Оценка параметров на основе недиадичсскнх вейвлетов
Вейвлет преобразование в области нижних частот на основе голосового источника
Вейвлет преобразование в области верхних частот
Выводы к главе 2
Глава 3. Численное моделирование распознавания речи на основе вейвлетного анализа
Распознавание слитной речи на основе вейвлетанализа
Архитектура системы распознавания слитной речи
Оценка параметров дискретных марковских моделей с помощью самоорганизующихся карт признаков Кохонсна.
Оценка параметров на основе диадических вейвлетов
Расчетные формулы
Речевой материал
Результаты численных экспериментов
Оценка параметров на основе недиадичсскнх вейвлетов
Расчетные формулы
Речевой материал
Результаты численных экспериментов
Выводы к главе 3
Заключение
Список литературы


Получение дополнительной информации с разных масштабов времени и разных масштабов разрешения сигнала может улучшить точность распознавания речи. Существуют также психофизиологические соображения [7] в пользу использования анализа речевого сигнала на основе вейвлетов. Человеческое ухо устроено так, что при обработке звукового сигнала оно передает мозгу вейвлет-образ сигнала. Завиток скручен в виде спирали во внутреннем ухе. Если представить, что завиток распрямлён в некоторый сегмент, а вместе с ним и распрямлена мембрана, то можно показать, что результирующее преобразование сигнала будет с точностью до константы совпадать с вейвлет-преобразованием. Многочисленные исследования применения вейвлет-анализа речевого сигнала, некоторые результаты которых рассмотрены в Главе 1, показали адекватность применения технологии вейвлет-анализа для исследования речевого сигнала. Обзор и анализ опубликованных работ показывает. Задача разработки системы распознавания речи с применением вейвлетов требует подхода, учитывающего особенности человеческого восприятия речевой информации и речевоспроизведения. Цель диссертационной работы заключается в разработке и исследовании методов параметризации речевого сигнала на основе вейвлет-преобразования, а также практическом применении этих методов в системе распознавания речи. Для достижения указанной цели в диссертационной работе решаются следующие основные задачи исследования'. Экспериментальное исследование и настройка разработанных алгоритмов в системе автоматического распознавания речи. Разработаны алгоритмы вейвлет-анализа речевого сигнала с применением диадических вейвлетов для построения системы распознавания речи. Разработаны алгоритмы вейвлет-анализа речевого сигнала на основе моделирования механизмов речеобразования и слуха человека. На основе разработанных алгоритмов построен блок предобработки речевого сигнала для системы автоматического распознавания речи. Выполнены численные эксперименты по тестированию созданной системы. Диссертационная работа состоит из введения, трёх глав и заключения. В главе 1 излагаются основные особенности вейвлет-преобразования применительно к задачам обработки речи, особенности кратномасштабного анализа и ортогональных вейвлетов, а также быстрый алгоритм вычисления параметров вейвлет-преобразования. В этой главе также анализируются существующие методы обработки речевого сигнала на основе технологии вейвлет-преобразования: методы сегментации, очистки речевого сигнала от шума, определения основного тона и распознавания речи. Глава 2 посвящена разработке блока предобработки речевого сигнала на основе вейвлетов. Рассмотрены диадические и недиадические вейвлеты. В случае применения диадических вейвлетов описана схема с использованием быстрого алгоритма для вычисления параметров вейвлет-преобразования. В случае использования нсдиадических вейвлетов рассмотрены вопросы применения вейвлет-анализа в области нижних частот с учётом особенностей человеческого воспроизведения речи. Для этой цели построена вейвлет-функция на основе моделирования голосового источника человека. В области верхних частот построение вектора признаков речевого сигнала проведено с учётом особенностей человеческого восприятия звуковой информации. Глава 3 посвящена численным экспериментам, проведённым на основе разработанных алгоритмов с использованием блока предобработки речевого сигнала в системе распознавания речи. Дано описание структурной схемы системы распознавания речи, которая использовалась для проведения численных экспериментов, описаны её параметры и строение основных её блоков. В этой главе представлены результаты численных экспериментов по исследованию точности автоматического распознавания раздельной и слитной речи для системы с блоком предобработки, основанном на вейвлетах. Описываются эксперименты по применению диадических вейвлетов. Освящены вопросы настройки и оптимизации такой системы. Рассмотрены различные режимы обучения системы распознавания. Также описываются эксперименты по автоматическому распознаванию речи с применением недиадических вейвлетов.