Amaliy mashg’ulot №1 Mavzu: Nutqni aniqlash algoritmlari Ishdan maqsad

Izchil nutqni tanib olishning umumiy algoritmi:

• Original signal

• Foydali signalni dastlabki filtrlash va kuchaytirish

• Alohida so'zlarni ajratib ko'rsatish

• So'zlarni aniqlash

• Nutqni tanib olish

• Taniqli signalga reaktsiya



Amaliy qism
Tanib olish bosqichlari:

1. Nutqni qayta ishlash nutq signalining sifatini baholashdan boshlanadi. Ushbu bosqichda shovqin va buzilish darajasi aniqlanadi.

2. Baholash natijasi akustik moslashuv moduliga to'g'ri keladi tanib olish uchun zarur bo'lgan nutq parametrlarini hisoblash modulini boshqaradi.

3. Signalda nutqni o'z ichiga olgan joylar ajratib ko'rsatiladi va baho beriladi

nutq parametrlari. Fonetik va prosodik ehtimolliklar tanlovi mavjud

sintaktik, semantik va pragmatik tahlil uchun xarakteristikalar. (Baholash

nutqning bir qismi, so'z shakli va so'zlar o'rtasidagi statistik munosabatlar haqida ma'lumot.)

4. Bundan tashqari, nutq parametrlari tanib olish tizimining asosiy blokiga o'tadi -dekoder. Bu kirish nutq oqimini ma'lumotlarga moslashtiruvchi komponent, akustik va til modellarida saqlanadi va eng ehtimolini aniqlaydi tanib olishning yakuniy natijasi bo'lgan so'zlar ketma-ketligi. Nutqni aniqlashning bir necha asosiy usullari mavjud:

1. Shaxsiy buyruqlarni tan olish - alohida talaffuz va so'zni yoki iborani keyinchalik kichik sozlamadan tanib olish lug'at. Tanib olishning aniqligi ko'rsatilgan lug'at hajmi bilan cheklanadi

2. Grammatika bo'yicha tanib olish - mos keladigan iboralarni tanib olish ba'zi qoidalar. Standart XML tillari grammatikalarni aniqlash uchun ishlatiladi, tanib olish tizimi va dastur o'rtasida ma'lumotlar almashinuvi amalga oshiriladi MRCP protokoli.

3. Uzluksiz nutq oqimida kalit so'zlarni izlash - shaxsni tanib olish nutq bo'limlari. Nutq spontan yoki ma'lum narsalarga mos bo'lishi mumkin qoidalar. Og'zaki nutq to'liq matnga aylantirilmagan - bu avtomatik ravishda berilgan so'zlarni yoki iboralarni o'z ichiga olgan joylar.

4. Katta lug'atda uzluksiz nutqni tan olish - aytilganlarning hammasi, so'zma-so'z matnga aylantiriladi. Tanib olishning ishonchliligi etarlicha yuqori.

5. Nerv tizimlari yordamida nutqni aniqlash. Nervga asoslangan tarmoqlar, o'rganish va o'z-o'zini o'rganish tizimlarini yaratish mumkin, bu juda muhimdir nutqni aniqlash (va sintez) tizimlarida ulardan foydalanish uchun zaruriy shart.

a) Nutqni sonli parametrlar to'plami shaklida aks ettirish. Izolyatsiyadan keyin

nutq signalining ma'lumot beruvchi belgilari, bu belgilar shaklda ifodalanishi mumkin ba'zi bir sonli parametrlar to'plami (ya'ni, ba'zi bir sonlarda vektor shaklida)

bo'sh joy). Bundan tashqari, nutq ibtidoiylarini tan olish vazifasi ularga kamayadi o'qitilgan asab tarmog'idan foydalangan holda tasniflar.

b) asabiy ansambllar. Uchun mos bo'lgan neyron tarmoq modeli sifatida nutqni tanib olish va o'qituvchisiz o'quvchi, siz o'zingiz tashkil etadigan kartani tanlashingiz mumkin Kohonen belgilari. Unda, kirish signallari to'plami uchun, asabiy ushbu signallarni ifodalovchi ansambllar. Ushbu algoritm qobiliyatiga ega nutqning o'zgaruvchanligi muammosini hal qilishga imkon beradigan statistik o'rtacha.

v) Genetik algoritmlar. Genetik algoritmlardan foydalanganda yangisi yaxshiroq yoki yomonroq ishlashini aniqlash uchun tanlov qoidalari yaratiladi muammoni hal qilish bilan neyron tarmoq. Bundan tashqari, o'zgartirish qoidalari aniqlangan asab tarmog'i. Uzoq vaqt davomida asab tarmog'ining arxitekturasini o'zgartirish va ularni tanlash ertami-kechmi muammoni eng yaxshi usulda hal qilishga imkon beradigan me'morchiliklar muammoning to'g'ri echimini topishingiz mumkin. [2]