48206 (Приховані марківські процеси), страница 3

2016-07-30СтудИзба

Описание файла

Документ из архива "Приховані марківські процеси", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "информатика" из 1 семестр, которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "курсовые/домашние работы", в предмете "информатика, программирование" в общих файлах.

Онлайн просмотр документа "48206"

Текст 3 страницы из документа "48206"

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

7. Програмна реалізація завдання, виконаного у курсовій роботі

7.1 Алгоритм ELVIRS для окремо вимовлених слів

Архітектура

Архітектура системи розпізнавання ELVIRS (Extra Large Vocabulary Speech recognition based on the Information Retrieval) показана на мал. 4. Такі блоки з базової системи як обчислення ознак і акустичних моделей використовуються перед першим проходом алгоритму.

Також на другому проході використовується звичайне порівняння образів в умовах обмеженого словника

Зміни торкаються введення першого проходу алгоритму, де фонетичний стенограф використовується для отримання послідовності фонем. Потім процедура вибірки інформації створює обмежений словник (підсловник) для другого проходу алгоритму.

Фонетичний стенограф

Алгоритм фонетичного стенографа[2] створює фонетичну послідовність для мовного сигналу незалежно від словника. Для цього будується деякий автомат породження фонем, який може синтезувати всі можливі моделі мовних сигналів для послідовності фонем. Потім використовується пофонемне розпізнавання для невідомого мовного сигналу.

Використовуються ті ж контекстно-незалежні моделі фонем, що і в базовій системі розпізнавання.

Процедура отримання підсловника з бази даних

Заздалегідь в процесі навчання із словника транскрипцій створюється індекс від трійок фонем до транскрипцій. Ключем індексу є трійка фонем. Таким чином, таблиця індексу складається з M3 входжень, де M є число фонем в системі. Кожне входження в таблицю містить список транскрипцій, в які входить трійка фонем ключа входження.

Процес отримання підсловника ілюструється. Вихід фонетичного стенографа ділиться на трійки фонем із зрушенням на одну фонему. Трійка фонем стає запитом до бази даних. Зараз використовується простий запит, коли він в точності співпадає з трійкою фонем. В майбутньому пропонується використовувати відстань Levensteine для врахування вставок, видалень та замін в послідовності фонем. Таким чином, послідовність фонем продукує потік запитів до бази даних.

Відповідь на один запит складається із списку транскрипцій, в які дана трійка фонем входить. Цей список копіюється в підсловник для другого проходу алгоритму. Наступний запит з потоку додає нову порцію транскрипцій, при цьому підраховується кількість повторень для того, щоб можна було обчислити ранг слова в підсловнику.

Всі транскрипції в одержаному підсловнику упорядковуються згідно рангу слова (лічильнику повторень). Перші N транскрипцій заносяться в остаточний підсловник для другого проходу алгоритму. Таким чином, підсловник для розпізнавання містить транскрипції з найвищими рангами і число транскрипцій не перевищує фіксованого числа N.

Алгоритм ELVIRS

Алгоритм ELVIRS складається з двох частин. Підготовчий етап:

• Підготувати словник для розпізнавання.

• Вибрати множину фонем і створити транскрипції слів із словника за допомогою правил.

• Створити індекс бази даних від трійок фонем до транскрипцій.

• Навчити акустичні моделі по накопичених мовних сигналах.

Етап розпізнавання:

• Застосувати фонетичний стенограф до вхідного сигналу для отримання послідовності фонем.

• Поділити послідовність фонем на трійки фонем із зрушенням в одну фонему.

• Створити запити до БД з трійок фонем

• Одержати списки транскрипцій за допомогою запитів до індексу бази даних.

• Упорядкувати транскрипції до їх рангу.

• Вибрати перші N транскрипцій з найвищими рангами як підсловник для розпізнавання.

• Розпізнати вхідний мовний сигнал в умовах обмеженого підсловника.[5]

Інформаційна оцінка імовірності правильного формування підсловника

Відповідь розпізнавання фонетичного стенографа може розглядатися як правильна послідовність фонем, пропущена через канал з шумом. Позначимо у відповіді фонетичного стенографа правильну фонему як 1, а зіпсовану шумом як 0. Нехай імовірність появи 1 в двійковому наборі дорівнює u. Імовірність P знайти в двійковому наборі довжини n підряд k одиниць і більше можна обчислити за допомогою наступного рекурентного виразу:

(12)

В таблиці показана імовірність P знайти в двійкових наборах підряд три і більше 1 при деяких довжинах n та імовірності u. Середня довжина транскрипцій дорівнює приблизно 8 і імовірність правильного знаходження фонеми у відомих реалізацій приблизно дорівнює 85%. При таких значеннях імовірність знайти правильне слово в підсловнику дорівнює 0.953.

Таблиця 3: Імовірність знайти підряд три і більше 1 в двійковому наборі довжини n

0.75

0.8

0.85

0.9

6

0.738

0.819

0.890

0.948

7

0.799

0.869

0.926

0.967

8

0.849

0.908

0.953

0.982

9

0.887

0.937

0.971

0.991

10

0.915

0.956

0.981

0.995

7.2 Алгоритм ELVIRCOS для розпізнавання злитого мовлення

Архітектура

Після отримання списків транскрипцій використовується додаткова процедура формування графа слів для злитого мовлення, яка створює мережу слів для другого проходу алгоритму.

Формування графа слів

Процес створення графа слів показаний на мал. 5. Мережа слів починається з вершини S і закінчується у вершині F. Кожна трійка фонем з відповіді фонетичного стенографа породжує проміжну вершину з номером синхронним до часу появи цієї трійки фонем. З іншого боку кожна трійка фонем стає запитом до індексу бази даних, який повертає список транскрипцій. Транскрипції вставляються між проміжними вершинами так, щоб трійки фонем опинилися в одній колонці по вертикалі.

У випадку, коли відбувається перетин транскрипцій одного слова, породженими різними трійками фонем, тоді ранги цих транскрипцій збільшуються на одиницю. Для кожного моменту часу можна підрахувати число транскрипцій тих, що входять у цей проміжок часу.

Для зменшення складності графа слів використовується обмеження N для кількості слів в кожен момент часу. При цьому віддаляються слова з малими рангами.

Оскільки граф слів формується зліва направо можна проводити його формування у реальному часі із затримкою, яка дорівнює максимальній довжині транскрипції.

Відповідь фонетичного стенографа

# с г в а + с н , ъ й е #

мал. 5. Формування графа слів для злитого мовлення

Алгоритм ELVIRCOS

Алгоритм ELVIRCOS складається з двох частин. Підготовчий етап такої ж, як і в алгоритмі ELVIRS. Етап розпізнавання:

• Застосувати фонетичний стенограф до вхідного сигналу для отримання послідовності фонем.

• Поділити послідовність фонем на трійки фонем із зрушенням в одну фонему.

• Створити запити до БД з трійок фонем

• Одержати списки транскрипцій за допомогою запитів до індексу бази даних.

• Створити граф слів для злитого мовлення.

• Упорядкувати транскрипції до їх рангу.

• Вибрати перші N транскрипцій з найвищими рангами як підсловник для розпізнавання.

• Розпізнати вхідний мовний сигнал для графа злитої мови в умовах обмеженого підсловника.[5]

8. Експериментальні результати

Для того, щоб ввести перший прохід алгоритму ELVIRCOS в базову систему розпізнавання мови були зроблені необхідні зміни в інструментарії і проведені декілька експериментів.

Для окремо вимовлених слів досліджувався вплив обмеження N на середній час і надійність розпізнавання мовлення для словників різного об'єму, що наведені в таблиці 4. Результати показують корисність обмеження N для словників великих об'ємів, що дозволяє додатково скоротити час розпізнавання при незначному погіршенні надійності.

В цілому одержано значне скорочення часу розпізнавання в сотні разів при відносно невеликому (близько 5%) погіршенні надійності в порівнянні з базовою системою розпізнавання. Погіршення надійності має хороший збіг з оцінкою імовірності правильного формування підсловника.

Таблиця 4: Результати алгоритму ELVIRS

Об'єм словника, тис

Обмеження N на розмір підсловника

15

95

1987

Надійн. %

Час, сек.

Надійн. %

Час, сек.

Надійн. %

Час, сек.

50

92.2

1.4

81.0

1.4

69.2

1.6

200

94.6

1.6

87.6

2.1

76.0

1.9

500

95.5

1.9

90.1

2.5

80.0

3.3

1000

96.0

2.1

90.7

3.1

82.7

4.4

2000

96.0

4.4

92.0

4.5

84.8

6.8

5000

96.0

4.6

92.9

8.3

86.4

12.0

Для злитого мовлення були проведені попередні експерименти, в яких розглядався випадок, коли обмеження N співпадало з розміром словника. У таблиці 5 наведені показники надійності для різних розмірів словника.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Нет! Мы не выполняем работы на заказ, однако Вы можете попросить что-то выложить в наших социальных сетях.
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
4100
Авторов
на СтудИзбе
670
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее