Nutqni tanish algoritmlari

Raqamli filtrlash
Har xil tovushlar odatda foydali signal bilan birga tushadi. Shovqin nutqni aniqlash tizimlarining sifatiga salbiy ta'sir ko'rsatadi, shuning uchun u bilan kurashish kerak. Pastki tizimda shovqin darajasini pasaytirish uchun ikkita turdagi raqamli filtr ishlatiladi:
o'tkazuvchan tarmoqli o'tkazgichli filtr;
• oldindan filtrlash.

Tarmoqli o'tkazgichli filtrni past va yuqori o'tish filtrining kombinatsiyasi deb hisoblash mumkin. Bunday filtr past chastota deb ataladigan barcha chastotalarni, shuningdek yuqori o'tish chastotasini kechiktiradi.

Mahalliy buzilishlarning xarakterli xususiyatlarga ta'sirini kamaytirish uchun oldindan filtrlash taqdim etiladi, ular keyinchalik tanib olish uchun ishlatiladi. Nutq signalini spektral tenglashtirish uchun uni og'irligi past o'tkazgichli filtrdan o'tkazish kerak.
Bir -birining ustiga chiqadigan ramkalar bilan nutq signalini kesish
Bir xil uzunlikdagi vektorlarni olish uchun siz nutq signalini teng qismlarga ajratib, so'ngra har bir kadrda o'zgarishlarni amalga oshirishingiz kerak. Bir -birining ustiga chiqish chegaradagi signal ma'lumotlarining yo'qolishini oldini olish uchun ishlatiladi.
Qatnashish qanchalik kichik bo'lsa, oxir -oqibat ko'rib chiqilayotgan maydonga xos bo'lgan xususiyatlar vektori shunchalik kam bo'ladi. Hisoblash tejamkorligi tufayli bir -birining ustiga chiqish ba'zan o'tkazib yuboriladi, chunki u ishlov berish tezligini sezilarli darajada sekinlashtiradi. Odatda segment uzunligi 20-30ms oralig'iga to'g'ri keladi.
Derazada signalni qayta ishlash
Deraza signallarini qayta ishlash segmentatsiyadan kelib chiqadigan yon ta'sirlarni kamaytirish uchun taqdim etilgan. Kiruvchi yon ta'sirlarni bostirish uchun signalni oyna funktsiyasi orqali ko'paytirish odatiy holdir. Deraza funktsiyalarining 4 turi mavjud:
• to'rtburchaklar oynasi;
• Xanna oynasi;
• Hamming oynasi;
• Blekmen oynasi.
Hamming oynasi funksiya sifatida ishlatiladi.
Spektral konvertatsiya
Nutqdan leksik elementlarni ajratish uchun nutq signalining konvertining amplitudasi va shakli haqidagi ma'lumotlar etarli emas. Har xil sharoitga qarab, nutq signalining konvertining shakli keng diapazonda turlicha bo'lishi mumkin. Tanib olish muammosini hal qilish uchun tanib olish jarayonining keyingi bosqichlarida qo'llaniladigan nutqning asosiy xususiyatlarini ajratib ko'rsatish kerak. Asosiy xususiyatlar nutq signalining spektral xususiyatlarini tahlil qilish orqali aniqlanadi. Fast Fourier Transform (FFT) nutq signalining chastota spektrini olish uchun ishlatiladi.
Signalning amplitudali spektrini va fazaviy ma'lumotlarini olish uchun FFT taqdim etiladi (haqiqiy va xayoliy koeffitsientlarda). Signal fazasi ma'lumotlari bekor qilinadi va amplituda spektrlari hisoblab chiqiladi. Bunda bu qiymatning logarifmasi tez -tez ishlatiladi.

Ovozli ma'lumotlar xayoliy qismni o'z ichiga olmagani uchun, natija FFT xususiyati bilan nosimmetrik bo'ladi, ya'ni. Shunday qilib, NS spektrining axborot qismining o'lchami N / 2 ga teng.
Chastotalar spektrini normallashtirish
Neyron tarmoqlardagi barcha hisob -kitoblar suzuvchi nuqta raqamlari bo'yicha amalga oshiriladi. Shuning uchun neyron tarmoqlar yordamida tasniflangan ob'ektlar parametrlarining qiymatlari [0.0, 1.0] diapazonida cheklangan. Neyron tarmog'i bilan spektrni qayta ishlash uchun olingan spektr 1,0 ga normallashtiriladi. Buning uchun vektorning har bir komponenti uning maksimal komponentiga bo'linadi.
2. Nutq signalining spektral tahlili
Qayta ishlash tizimlarida analog nutq signali mikrofonning kirishiga beriladi, uning chiqishidan elektr signal olinadi. Keyin signal vaqt bo'yicha tanlanadi va amplitudasi kvantlanadi.
Guruch. 2.1.
Kvantlash jarayonida buzilishlar (kvantlashtirish xatolari) ro'y beradi, bu mohiyatiga ko'ra ma'lumotlarning yo'qolishini bildiradi.
Dastlabki ma'lumotlar vaqtga nisbatan amplituda ko'rinishida taqdim etiladi (odatda .wav fayllari).
Olingan raqamli ma'lumotlarning ketma -ketligi signalning chastota diapazonini va boshqa xususiyatlarini aniqlash uchun qayta ishlanadi, buning asosida uni qayta ishlab chiqarish mumkin. Signal odatda shovqinli bo'lgani uchun, shovqinni olib tashlashning eng oddiy usuli - ma'lum bir chegaradan past bo'lgan signal qiymatlarini o'chirish.
φ(t) asosiy funktsiyalar tizimi sifatida ko'rsatish mumkinSignal tasvirining vaqtinchalik shakli, ya'ni signalning vaqtga bog'liqligi o'zgarishi amplitudani, energiyani, quvvatni va davomiylikni aniqlash imkonini beradi. Vaqt funktsiyasi sifatida signal modellari to'lqin shakllarini tahlil qilish uchun ishlatiladi. Murakkab signallarni φ (t) asosiy funktsiyalar tizimi sifatida ko'rsatish mumkin.

TATU

NUKUS FILIALI