Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

T.Gy. Beszedfelism es szint. 2011.03.01. 1 Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédjelek lineáris predikciója, PARCOR módszer, akusztikus csőmodell Takács.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "T.Gy. Beszedfelism es szint. 2011.03.01. 1 Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédjelek lineáris predikciója, PARCOR módszer, akusztikus csőmodell Takács."— Előadás másolata:

1 T.Gy. Beszedfelism es szint Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédjelek lineáris predikciója, PARCOR módszer, akusztikus csőmodell Takács György 4. előadás

2 T.Gy. Beszedfelism es szint Tartalom Ismétlés A lineáris predikció alapelvei PARCOR módszer a lineáris predikció speciális formája Akusztikus csőmodell Az akusztikus csőmodell és a lineáris predikció kapcsolata

3 T.Gy. Beszedfelism es szint A beszédhangok folytonos és diszkrét természete

4 T.Gy. Beszedfelism es szint A beszéd szerkezete A beszéd egymástól megkülönböztethető elemek szervezett időbeni egymásutánisága – soros szerkezet. Elem lehet egy összefüggő mondanivaló, egy hosszabb szünetekkel elhatárolt beszédrész, egy mondat, egy szó, egy beszédhang. Egy ötven beszédhangból álló nyelvben (leszámítva, hogy nem minden hang mondható egymás után) kb. egymillió különböző tíz hangból álló szó képezhető. A beszéd szerkezete felülről gyakorlatilag nyitott, alulról zárt.

5 T.Gy. Beszedfelism es szint

6 6 válasz Gerjesztések különböző helyeken Időben változó toldalékcső lineáris idővariáns rendszer H g(t)v(t)

7 T.Gy. Beszedfelism es szint Beszédjel spektrális jellemzésének nehézségei Kezelhető periodikus függvényeknél a Fourier-sor, Egyszeri folyamatoknál a Fourier-integrál, stacionárius sztochasztikus folyamatoknál a spektrális sűrűség (az autokorrelációs függvény Fourier-transzformáltja A beszédjelnek csak rövid szakaszai sorolható be a fenti függvénytípusok valamelyikébe! Nem tudjuk hogyan csinálja a fül!!!! Bizonyosan végez valamifajta spektrális elemzést Csak véges szakaszok feldolgozása lehetséges gépi úton. A periódusidő meghatározása nehéz.

8 T.Gy. Beszedfelism es szint

9 9

10 10

11 T.Gy. Beszedfelism es szint

12 T.Gy. Beszedfelism es szint

13 T.Gy. Beszedfelism es szint

14 T.Gy. Beszedfelism es szint Lineári 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

15 T.Gy. Beszedfelism es szint válasz Gerjesztések különböző helyeken Időben változó toldalékcső lineáris idővariáns rendszer H g(t)v(t)

16 T.Gy. Beszedfelism es szint A predikció pontatlanságát jellemzi az predikciós hiba A predikciós hiba általában mintáról mintára változik! Gyakorlati feladatoknál a predikálandó jelenséget időszakaszokra bontjuk és egy-egy szakaszban úgy határozzuk meg az α i értékeket, hogy a predikciós hiba négyzetösszege minimális legyen.

17 T.Gy. Beszedfelism es szint Ez a négyzetes hiba az [n 0, n 1 ] tartományra vonatkozik! A z eredeti jel, predikált jel, hibajel értelmezhető úgy is, mint a predikciós együtthatókkal leírt fizikai rendszerek be- és kimeneti jelei.

18 T.Gy. Beszedfelism es szint Ebben a modellben bemenet az eredeti beszédminták sorozata és kimenő jel a predikált beszédminták sorozata.

19 T.Gy. Beszedfelism es szint Ebben a modellben bemenet az eredeti beszédminták sorozata és kimenő jel a predikciós hibaminták sorozata.

20 T.Gy. Beszedfelism es szint Ebben a modellben bemenet a pedikciós hibaminták sorozata és kimenő jel az eredeti beszédjel-minták sorozata.

21 T.Gy. Beszedfelism es szint válasz Gerjesztések különböző helyeken Időben változó toldalékcső lineáris idővariáns rendszer H g(t)v(t)

22 T.Gy. Beszedfelism es szint Tegyük fel, hogy tudunk a beszédjelre „jó” prediktort csinálni, azaz a hibaminták energiája sokkal kisebb, mint az eredeti beszédminták energiája A predikciós együtthatók és a hibaminták együtt teljes pontossággal leírják a beszédjelet. A predikciós együtthatókat és a hibamintákat kvantálva és kódolva tömörített beszédátvitel vagy beszédjel-tárolás lehetséges. A predikciós együtthatók és a hibajel jellemzői tömören és jól leírják a beszédfolyamatot és a beszédszervek működését. Melyik állítás igaz?

23 T.Gy. Beszedfelism es szint Ezt az elvet használják a GSM és a VoIP rendszerekben!!

24 T.Gy. Beszedfelism es szint Ezt az elvet használják beszédfelismerőkben, beszédszintetizátorokban

25 T.Gy. Beszedfelism es szint A predikciós együtthatók kiszámolása a beszédjel mintákból Adva van a beszédminták sorozata s(0), s(1), ……s(N-1), összesen tehát N minta Keressük predikciós egyenletben szereplő α 1, α 2, ….. α p predikciós együtthatók olyan értékét, hogy az E négyzetes predikciós hiba minimális legyen

26 T.Gy. Beszedfelism es szint Emlékezzünk a hibajel képletére!

27 T.Gy. Beszedfelism es szint

28 T.Gy. Beszedfelism es szint

29 T.Gy. Beszedfelism es szint

30 T.Gy. Beszedfelism es szint

31 T.Gy. Beszedfelism es szint Kovarianciamódszer A predikciótól azt kívánjuk meg, hogy az n 0 =p és n 1 =N-1 határok között legyen jó! Tehát az első p elemet nem kell jól becsülnie!

32 T.Gy. Beszedfelism es szint Autokorrelációs módszer A 0≤n≤N-1 indextartományon kívüli jelemeket zérusnak tételezi fel és a hibát n 0 = - ∞ és n 1 = + ∞ között értelmezi, A megoldandó egyenletrendszer mátrixa szimmetrikus, a főátlóval párhuzamos átlókban azonos elemet tartalmaz, Az egyenletrendszer felírásához is csak p+1 darab együtthatót kell meghatározni

33 T.Gy. Beszedfelism es szint

34 T.Gy. Beszedfelism es szint

35 T.Gy. Beszedfelism es szint

36 T.Gy. Beszedfelism es szint

37 T.Gy. Beszedfelism es szint

38 A PARCOR eljárás

39

40 A minimalizálandó visszairányú hiba: Összevetve az előre irányú hiba egyenleteivel látható, hogy

41 Az előre irányú predikciónál használt összefüggés

42 Saito és Itakura gondolata volt bevezetni az előre és visszairányú hibára együttesen jellemző Wp értéket

43 Az egyenleteket rendezgetve egy rekurzív formula nyerhető: Bevezetve az új k változót Tehát nem nagy mátrix-egyenleteket kell megoldani, hanem α értékei rekurzív formulával számolhatók!

44

45 Először kiszámoljuk k 1 -et minden n-re Majd e 1 (n) és f 1 (n) értékeit minden n-re és ez hasonlóan tovább ismételhető Fontos!!! | k i |≤1

46 A szintézismodell stabil, ha | k i |≤1

47 A beszédkeltés akusztikus csőmodellje Közelítő feltevések: –A csőben a hullámok csak tengelyirányban terjednek (a keresztmetszeti méretek a hullámhosszhoz képest kicsik), –A hanghullám visszaverődése a csőfalról veszteségmentes, –A toldalékcső csatolásmentes, –A csőfalak merevek.

48 Állóhullámú minták egy egyenes csőben: negyedhullámú rezonátorok A cső zárt a bal végén és nyitott a jobb végén

49 Állóhullámú minták egy egyenes csőben: félhullámú rezonátorok A cső zárt mindkét végén A cső nyitott mindkét végén

50

51 Negyedhullámú rezonátor: Ahol: c - a hang terjedési sebessége (340 m/s) l - a cső hossza (0,17m átlagos férfinél) F1=500, F2=1500, F3=2500

52 Félhullámú rezonátor: Ahol: c - a hang terjedési sebessége (340 m/s) l - a cső hossza (0,17m átlagos férfinél) F1=0, F2=1000, F3=2000

53

54 A közelítő feltételek után a csőben terjedő hanghullámokat leíró egyenletek: Ahol: p – hangnyomás, u -- térfogatsebesség ρ – a levegő sűrűsége c – a levegőben terjedő hang sebessége

55 További egyszerűsítés a megoldhatóság érdekében: A(x,t)=A 0 Emlékezzünk a sodrott érpárakat leíró egyenletek alakjára

56 Egy keresztmetszetváltás és a csatlakozó csőszakaszok viszonyai

57 Egy állandó keresztmetszetű szakaszon a haladó hullámok csak késleltetést szenvednek, ezért A keresztmetszetváltásnál felírható a folytonossági egyenlet Bevezetve a reflexiós tényezőt:

58 Egy keresztmetszetváltás és a hozzá kapcsolódó szakaszok térfogatsebesség viszonyai folyamatábrában

59 Térfogatsebesség viszonyok a cső végén

60 Térfogatsebesség viszonyok a cső elején

61 (a) The vocal tract, modeled as a single one-dimensional acoustic tube of varying cross-sectional area and (b) an eight tube model suitable for discretization

62 A toldalékcső modellje egyenletesen felosztott, állandó keresztmetszetű csőszakaszokkal

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

64 A PARCOR eljárás olyan beszédfeldolgozási eszköz, amely 6-20 együtthatóval leírja a beszédjel egy szakaszát, Az együtthatók rekurzív képlettel meghatározhatók, A modell stabilitása garantálható, Az együtthatókból és valamilyen hibajelből a beszédjel előállítható, A csőmodellen keresztül fizikai tartalom rendelhető a modellhez, A csőmodell paraméterei magából a beszédjelből meghatározhatók!!!!!


Letölteni ppt "T.Gy. Beszedfelism es szint. 2011.03.01. 1 Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédjelek lineáris predikciója, PARCOR módszer, akusztikus csőmodell Takács."

Hasonló előadás


Google Hirdetések