Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Beszedf 2014.04.29.1 Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédfelismerés alapjai, izolált szavas kötöttszótárú felismerők Takács György 14. előadás 2014.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Beszedf 2014.04.29.1 Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédfelismerés alapjai, izolált szavas kötöttszótárú felismerők Takács György 14. előadás 2014."— Előadás másolata:

1 Beszedf Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédfelismerés alapjai, izolált szavas kötöttszótárú felismerők Takács György 14. előadás

2 Beszedf Javasolt vizsgaidőpontok: Május 22. csütörtök 11:00 Június 4. szerda 10:00 Június 25. szerda 10:00

3 Beszedf Megoldott kérdés-e a beszédfelismerés, más szóval beszéd-szöveg átalakítás?

4 Beszedf Igen Mert termékként állnak rendelkezésre megoldások. Mert jobb rendszerek beépített eleme (pl., hangportálok, automata telefonkezelő, Windows XP) Mert könyvek leírják, iskolában tanítják….

5 Beszedf

6 6 NEM! Mert nem szeretik! Mert nem használják! Mert nem hozott komoly üzleti eredményt senkinek!

7 Beszedf Elfogadjuk a létező beszédfelismerőket? Ha nem, akkor miért nem?

8 Beszedf Az én válaszaim Személyfüggő nagyon! A beszédfelismerőnek „értenie” is kell amit felismer! Akadnak tényleges felismerési hibák is! A beszéd több, mint elemek egymásutánisága! A beszédfolyamat további tényezői közül a finom hangsúly, a dallam, a szünetek, a ritmus, a tempóváltások is a felismerendő üzenet lényegi elemei. Ezek is az értelmezést segítik, a közlendőt árnyalják, a beszédet emberivé, széppé teszik, tehát ha a beszéd üzenetét kívánjuk felismerni ezek sem hagyhatók a folyamatból el.

9 Beszedf Érdekesebb helyek a hálón! windowsvista/speech.aspxhttp://www.microsoft.com/enable/products/ windowsvista/speech.aspx Recognition-Based-on-DTW/ _ html html

10 Beszedf Ideális beszédfelismerő Minimális felismerési hiba Függetlenség az akusztikai környezettől Beszélőfüggetlenség Korlátlan szótár és témakör Folyamatos, természetes beszédet felismerése. Reakcióideje nem több 100 ms-nál!! Indulatok, érzelmek elemeit is képes felismerni! Platform független, a létező erőforrásokkal működtethető!

11 Beszedf A beszédfelismerés technikai kérdései ma Általános alapeszköz a PC - bőséges operatív memóriával, háttértárral, hangkártyával. Mik legyenek a felismerendő alapelemek? Teljes közlendők, mondatok, szavak, szótagok, hangok? Hogyan lehet olyan elemeket kialakítani, amelyek jól felismerhetők, ezek felismerésével minden közlendő felismerhető? Hogyan kezeljük az egyszerű szótárban nem szereplő elemeket? Hogyan lehet a gépileg esetleg „értelmezhető” elemeket a felismert üzenet szövegébe beleszőni? (pl országgyűlési gyorsírók szabványos megjegyzései)

12 Beszedf A beszédhangok folytonos és diszkrét természete

13 Beszedf A természetes beszédlánc

14 Beszedf Beszédhang A legkisebb olyan egységek, amelyek sorozatával egy nyelvet megvalósító beszéd akármilyen részlete az agy számára reprodukálható, beszédhangnak nevezzük. A beszédhangok a beszéd olyan szegmensei, részletei, amelyeket a nyelvet beszélő egymástól elkülöníteni és felismerni teljes biztonsággal képes. A beszédhangok a nyelvre jellemzőek! Egyes nyelvekben a hangmagasság hajlítása is megkülönböztet beszédhangokat. Az élő beszéd olyan leírása, amely a beszéd hangzásának leírására törekszik – a fonetikai átírás. Ennek elterjedt rendszerei az APhI és a SAMPA.

15 Beszedf

16 Beszedf

17 Beszedf Ha nagyon sokat tudunk a beszédfolyamatról – mire lehet építeni a beszédfelismerőket? A -- az agy beszédfelfogási folyamatait utánzó modellekre? B -- beszédkeltési folyamatokat leíró modellekre?

18 Beszedf évi állapot A létező és működő modellek B típusúak, de teljes egyetértés van abban, hogy a lényegi előrelépéshez kellenek az A típusú modellek!

19 Beszedf

20 Beszedf

21 Beszedf

22 Beszedf

23 Beszedf

24 Beszedf Lineáris predikció alapok A beszédjel n-edik mintája becsülhető a megelőző p beszédminta lineáris kombinációjával ahol az α i lineáris predikciós együtthatók hordozzák a jelenségre vonatkozó előismereteket, tapasztalatokat. p -- a prediktor fokszáma

25 Beszedf Ebben a modellben bemenet a pedikciós hibaminták sorozata és kimenő jel az eredeti beszédjel-minták sorozata.

26 Beszedf A toldalékcső modellje egyenletesen felosztott, állandó keresztmetszetű csőszakaszokkal

27 Beszedf Belátható, hogy az alábbi rács struktúrák ekvivalensek… Ezért a csőmodell azonos a PARCOR szintézis modellel, ha r i = ─ k i

28 Beszedf Jól alkalmazható beszédfelismerés kritériumai Személyfüggetlen Folyamatos, természetes beszédet felismer a rendszer. A felismerés hibája nem több kb. 1%-nál (szavak szintjén)! Értenie is kell valamilyen szinten azt amit felismer! Reakcióideje nem több 100 ms-nál!! Indulatok, érzelmek elemeit is képes felismerni! Platform független, a létező erőforrásokkal működtethető!

29 Beszedf Alapproblémák A beszéd folyamatos (nincsenek szóközönként szünetek) igazi szünetek csak nagyobb prozódiai egységek között vannak Ugyanannak a diszkrét beszédhangnak gyakorlatilag végtelen sok reprezentációja elképzelhető (bemondó, tempó, hangerő, hanglejtés, hangkörnyezet, hasonulás….., érzelem függvényében) Elnagyolt ejtés, pontatlanság, ejtési hiba, beszédhiba érthetetlen artikuláció gyakran előfordul „érteni” kell a mondandót ahhoz, hogy jól felismerhessük!

30 Beszedf Egy létező és működő technikai kompromisszum: az izolált szavas kötöttszótárú felismerő A felismerendő alapelemek szavak (tehát meghatározott szótárral dolgozik) A rendszer két fő eleme a tényleges felismerő és a szótárszerkesztő Lehet személyfüggő és személyfüggetlen (ez alapvetően a szótáralkotásra hat ki)

31 Beszedf

32 Beszedf A felismerő rész fő elemei Kezdet és vég detektálás Lényegkiemelés Normálás Mintaillesztés

33 Beszedf Szókezdet és szóvég detektálás Gördülő számolás ms időkeretenként energiát számol Ebből meghatározható a normál zajszint Szókezdet = ha a normál zajszintet a keretenergia pl. 6dB értékkel meghaladja Szóvég = ha kezdet után a keretenergia n kereten át a normál zajszintet nem haladja meg pl. 6dB értékkel Detektált szó = ha a szóhossz a szótárelemek hosszához illeszkedik Gyakoriak a jelentős kezdet-vég detektálási hibák

34 Beszedf Lényegkiemelés Feladata a beszédjelet leíró adattömeg redukálása a jelentési információ megőrzése mellett Időkeretenként egy vektort ad meg Szokásos módjai: sávszűrők alkalmazása és az energia sávonkénti meghatározása (fülmodell, sáv?) LPC együtthatók számolása (6-20) PARCOR/ Csőmodell együtthatók számolása (6-20 jól kvantálható) Cepstrum együtthatók számolása (10-20)

35 Beszedf Normálás (uniformizálás) Célja, hogy a szótárelemek és a felismerendő szavak jobban összevethetők legyenek Egyik szükséges formája az energia-normálás (energia maximum vagy energia átlag alapján) annak érdekében, hogy a mikrofonnal nagyobb vagy kisebb szinttel vett, vagy halkabban vagy hangosabban ejtett szavak a megfelelő szótárelemhez jobban illeszkedjenek, Másik szükséges formája az idő-normálás annak érdekében, hogy a gyorsabban vagy lassabban ejtett szavak a megfelelő szótárelemhez jobban illeszkedjenek A (referencia) szótárelemek eleve normáltak energia és idő szerint A normálás arányos nyújtást vagy zsugorítást jelent az adott dimenzióban

36 Beszedf Mintaillesztés A felismerendő szavak és a szótárelemek azonos méretű és elemeikben is normált mátrixok A felismerés lényege, hogy a felismerendő beszédjelet leíró a mátrix melyik szótárelem mátrixhoz illeszkedik legjobban Kézenfekvő megoldás az elemenkénti különbségek abszolút értekeinek halmazata alapján minimum keresés. Probléma: a hibás végpont-detektálás és a ritmuskülönbségek miatt nem összeillő elemeket vetünk össze, ezért nagy a különbség halmazat, nincs meg a jó illeszkedés Megoldás: idővetemítés, (Dynamic Time Warping)

37 Beszedf Idővetemítés x i a felismerendő szó i-edik keretét leíró lényegkiemelt (normált) vektor, komponensei a sávenergiák, LPC együtthatók stb. p elemmel y j az éppen vizsgált szótárelem j-edik keretének vektora azonos (és normált) komponensekkel, p elemmel x i és y i lokális távolsága számolható a képlettel

38 Beszedf Példa Vetemítő görbe Felismerendő szó i-edik kerete Vizsgált szótárelem j-edik kerete Feladat: keresendő az a vetemítő görbe, amelynél a két alakzat legjobban Illeszkedik, azaz a kumulatív távolság minimális. A keresés elvégzendő minden szótárelemre

39 Beszedf Idővetemítés szuboptimális algoritmusa (PÓK) példa A d i,j lokális távolságok alapján számolhatók a t ij kumulatív távolságok az alábbi képlettel A kumulatív távolságokat csak az │i-j │≤ 4 egyenlőséggel megengedett tartományon belül számoljuk soronként balról jobbra és alulról felfelé haladva t ij

40 Beszedf Innen indulunk Ide kell érkezni

41 Beszedf j m 1 n1i Time Series B Time Series A i = j + r i = j - r DTW Algorithm at Work Start with the calculation of g(1,1) = d(1,1). Move to the second row g(i, 2) = min(g(i, 1), g(i–1, 1), g(i – 1, 2)) + d(i, 2). Book keep for each cell the index of this neighboring cell, which contributes the minimum score (red arrows). Calculate the first row g(i, 1) = g(i–1, 1) + d(i, 1). Calculate the first column g(1, j) = g(1, j) + d(1, j). Trace back the best path through the grid starting from g(n, m) and moving towards g(1,1) by following the red arrows. Carry on from left to right and from bottom to top with the rest of the grid g(i, j) = min(g(i, j–1), g(i–1, j–1), g(i – 1, j)) + d(i, j).

42 Beszedf Kész algoritmusok dtw-algorithm-for-speech-recognition- pdf.htmlhttp://download-book.net/matlab-code-for- dtw-algorithm-for-speech-recognition- pdf.html java-doc.htmlhttp://download-book.net/dtw-algorithm-in- java-doc.html lhttp://member.hitel.net/~wjluv/program.htm l tw_algorithm

43 Beszedf Alkalmazások Hang-tárcsázás Dialógus rendszerek, telefonos információs rendszerek. Összetett eszközök vezérlése (pl. autó, vadászgép 16.net/news_article2571.html)http://www.f- 16.net/news_article2571.html Sérültek segítése

44 Beszedf These gadgets can then be activated and controlled through voice recognition...

45 Beszedf

46 Beszedf

47 Beszedf

48 Beszedf

49 Beszedf


Letölteni ppt "Beszedf 2014.04.29.1 Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédfelismerés alapjai, izolált szavas kötöttszótárú felismerők Takács György 14. előadás 2014."

Hasonló előadás


Google Hirdetések