DOI: https://doi.org/10.20535/S0021347020010045
Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ Доступ по подписке
Скриншот окна программы настройки на голос диктора

Критерий минимума информационного расхождения сигналов с настройкой на голос диктора в задаче автоматического распознавания речи

Владимир Васильевич Савченко

Аннотация


Рассмотрена задача автоматического распознавания речи на базовом, фонетическом уровне обработки речевого сигнала. Исследована проблема повышения помехоустойчивости. Для ее решения предложен критерий минимума информационного расхождения сигналов с настройкой на голос диктора и с автоматическим масштабированием речевых эталонов под тонкую структуру наблюдаемого (текущего) речевого фрейма. Рассмотрен пример его практической реализации, исследованы характеристики эффективности. С использованием авторского программного обеспечения поставлен и проведен эксперимент,  получены количественные оценки выигрыша в пороговых сигналах. Показано, что при определенных условиях он может достигать 10 дБ и более. Полученные результаты и сделанные по ним выводы предназначены для использования при разработке новых и модернизации существующих систем и технологий автоматической обработки и распознавания речи, рассчитанных на работу в условиях действия интенсивных внешних помех.

Ключевые слова


случайный сигнал; цифровая обработка сигналов; речевой сигнал; автоматическая обработка речи; речевые технологии; помехоустойчивость

Полный текст:

PDF

Литература


Rabiner, L. R.; Shafer, R. W. Theory and Applications of Digital Speech Processing. Boston: Pearson, 2010. URI: https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Rabiner-Theory-and-Applications-of-Digital-Speech-Processing/PGM130812.html.

Тампель, И. Б. “Автоматическое распознавание речи — основные этапы за 50 лет,” Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Т. 15, № 6, С. 957-968, 2015. DOI: http://doi.org/10.17586/2226-1494-2015-15-6-957-968.

Schuster, M. “Speech recognition for mobile devices at Google,” in: Zhang, B. T.; Orgun, M. A. (eds.) PRICAI 2010: Trends in Artificial Intelligence. PRICAI 2010. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer, Vol. 6230. p. 8-10, 2010. DOI: http://doi.org/10.1007/978-3-642-15246-7_3.

Savchenko, V. V.; Savchenko, A. V. “Information-theoretic analysis of efficiency of the phonetic encoding-decoding method in automatic speech recognition,” J. Commun. Technol. Electronics, Vol. 61, No. 4, p. 430-435, 2016. DOI: https://doi.org/10.1134/S1064226916040112.

Wu, Z. Information Hiding in Speech Signals for Secure Communication. Elsevier Science, 2015. DOI: http://doi.org/10.1016/C2013-0-19179-9.

Rammohan, R.; Dhanabalsamy, N.; Dimov, V.; Frank, J. “Eidelman smartphone conversational agents (Apple Siri, Google, Windows Cortana) and questions about allergy and asthma emergencies,” J. Allergy Clinical Immunology, Vol. 139, No. 2, p. ab250, 2017. DOI: http://doi.org/10.1016/j.jaci.2016.12.804.

Akçay, M. B.; Oğuzb, K. “Speech emotion recognition: Emotional models, databases, features, preprocessing methods, supporting modalities and classifiers,” Speech Communication, Vol. 116, No.1, p. 56-76, 2020. DOI: http://doi.org/10.1016/j.specom.2019.12.001.

Savchenko, V. V. “A method of measuring the index of acoustic voice quality based on an information-theoretic approach,” Meas. Tech., Vol. 61, No. 1, p. 79-84, 2018. DOI: http://doi.org/10.1007/s11018-018-1391-8.

Savchenko, V. V. “Itakura-Saito divergence as an element of the information theory of speech perception,” J. Commun. Technol. Electron., Vol. 64, No. 6, p. 590-596, 2019. DOI: http://doi.org/10.1134/S1064226919060093.

Савченко, В. В. “Критерий минимума среднего информационного отклонения для различения случайных сигналов с близкими характеристиками,” Известия вузов. Радиоэлектроника, Т. 61, № 9, С. 536-547, 2018. DOI: http://doi.org/10.20535/S0021347018090042.

Qaisar, S. M.; Hammad, N.; Khan, R.; Asfour, R. “A speech to machine interface based on perceptual linear prediction and classification,” Proc. of Int. Conf. on Advances in Science and Engineering Technology, 26 Mar.-10 Apr. 2019, Dubai, UAE. IEEE, 2019. DOI: https://doi.org/10.1109/ICASET.2019.8714304.

Зварич, В. Н.; Марченко, Б. Г. “Линейные процессы авторегрессии с периодическими структурами как модели информационных сигналов,” Известия вузов. Радиоэлектроника, Т. 54, № 7, С. 25-30, 2011. DOI: http://doi.org/10.20535/S0021347011070041.

Castanié, F. Digital Spectral Analysis: Parametric, Non-Parametric and Advanced Methods. Wiley-ISTE, 2011. DOI: http://doi.org/10.1002/9781118601877.

Савченко, В.В.; Савченко А.В. “Критерий регулируемого уровня значимости для выбора порядка спектральной оценки максимума энтропии,” Известия вузов. Радиоэлектроника, Т. 62, № 5, С. 276-286, 2019. DOI: https://doi.org/10.20535/S0021347019050042.

Gray, R. M.; Buzo, A.; Gray, A. H.; Matsuyama, Y. “Distortion measures for speech processing,” IEEE Trans. Acoust., Speech Signal Processing, Vol. 28, No. 4, p. 367-376, 1980. DOI: https://doi.org/10.1109/TASSP.1980.1163421.

Eva, O. D.; Lazar, A. M. “Feature extraction and classification methods for a motor task brain computer interface: a comparative evaluation for two databases,” Int. J. Advanced Computer Sci. Appl., Vol. 8, No. 8, р. 263-269, 2017. DOI: http://doi.org/10.14569/IJACSA.2017.080834.

Rachel, S. S.; Snekhalatha, U.; Vedhasorubini, K.; Balakrishnan, D. “Spectral analysis of speech signal characteristics: a comparison between healthy controls and laryngeal disorder,” Proc. of Int. Conf. on Intelligent Computing and Applications. Singapore: Springer, Vol. 632, p. 333-334, 2018. DOI: http://doi.org/10.1007/978-981-10-5520-1_31.

Savchenko, V. V. “Words phonetic decoding method with the suppression of background noise,” J. Commun. Technol. Electron., Vol. 62, No. 7, p. 788-793, 2017. DOI: http://doi.org/10.1134/S1064226917070099.

Hossain, E.; Zilany, M.S.A.; Davies-Venn, E. “On the feasibility of using a bispectral measure as a nonintrusive predictor of speech intelligibility,” Computer Speech Lang., Vol. 57, p. 59-80, 2019. DOI: http://doi.org/10.1016/j.csl.2019.02.003.

Ding, H.; Lee, T.; Soon, I. Y.; Yeo, C. K.; Dai, P.; Dan, G. “Objective measures for quality assessment of noise-suppressed speech,” Speech Commun., Vol. 71, p. 62-73, 2015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.specom.2015.02.001.

Боровков, А. А. Математическая статистика. СПб.: Лань, 2010. 704 с.

Кульбак, С. Теория информации и статистика: Пер. с англ. М.: Наука, 1967. 408 с.

Estrada, E.; Nazeran, H.; Ebrahimi, F.; Mikaeili, M. “Symmetric Itakura distance as an EEG signal feature for sleep depth determination,” Proc. of ASME Bioengineering Conf., 17-21 Jun. 2009, Lake Tahoe, USA. 2009, p. 723-724. DOI: https://doi.org/10.1115/SBC2009-206233.

Gharbali, A. A.; Najdi, S.; Fonseca, J. M. “Investigating the contribution of distance-based features to automatic sleep stage classification,” Comput. Biology Medicine, Vol. 96, p. 8-23, 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2018.03.001.

Левин, Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники, изд. 3-е, перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1989. 656 с.


Метрики статей

Загрузка метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM





© Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, 2004–2020
При копировании активная ссылка на материал обязательна
ISSN 2307-6011 (Online), ISSN 0021-3470 (Print)
т./ф. +38044 204-82-31, 204-90-41
Условия использования сайта