Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédfelismerés alapjai, izolált szavas kötöttszótárú felismerők Takács György 13. előadás Beszedf 2016.04.26.

Az előadások a következő témára: "Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédfelismerés alapjai, izolált szavas kötöttszótárú felismerők Takács György 13. előadás Beszedf 2016.04.26."— Előadás másolata:

1 Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédfelismerés alapjai, izolált szavas kötöttszótárú felismerők Takács György 13. előadás Beszedf

2 Vizsgaidőpontok: Május 10. kedd 17:00 Május 17. kedd 10:00
Június 7. kedd 10:00 Beszedf

3 Eredmények április 26. állapot szerint
Eredmények április 26. állapot szerint. Az aláírás feltétele valamennyi mérés teljesítése és eredményes zárthelyi Spek LPC Alapfr Szint1 Szint2 DTW ZH Fenyvesi Tamás OK Hajtó Dániel Sulyok András Attila Szalontay Marcell Zoltán Szlobodnyik Gergely Beszedf

4 A szintézis mérések tanulsága
Beszedf

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

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

7 NEM! Mert nem szeretik! Mert nem használják!
Mert nem hozott komoly üzleti eredményt senkinek! Beszedf

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

9 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. Beszedf

10 Érdekesebb helyek a hálón!
Beszedf

11 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! Beszedf

12 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) Beszedf

13 A beszédhangok folytonos és diszkrét természete
Beszedf

14 A természetes beszédlánc
Beszedf

15 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. Beszedf

16 Beszedf

17 Beszedf

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

19 2016. évi állapot A létező és működő modellek B típusúak, de teljes egyetértés van abban, hogy a lényegi előrelépéshez kellenek az A típusú modellek! Beszedf

20 Beszedf

21 Beszedf

22 Beszedf

23 Beszedf

24 Beszedf

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

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

27 A toldalékcső modellje egyenletesen felosztott,
állandó keresztmetszetű csőszakaszokkal Beszedf

28 Belátható, hogy az alábbi rács struktúrák ekvivalensek…
Ezért a csőmodell azonos a PARCOR szintézis modellel, ha ri = ─ ki Beszedf

29 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! Beszedf

30 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! Beszedf

31 A rendszer két fő eleme a tényleges felismerő és a szótárszerkesztő
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) Beszedf

32 Beszedf

33 A felismerő rész fő elemei
Kezdet és vég detektálás Lényegkiemelés Normálás (Elasztikus) mintaillesztés Beszedf

34 Szókezdet és szóvég detektálás
Gördülő számolás 10-20 ms időkeretenként energiát számol Ebből meghatározható a normál zajszint Szókezdet = ha a normál zajszintet a keret-energia pl. 6dB értékkel meghaladja Szóvég = ha kezdet után a keret-energia 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 Beszedf

35 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) Beszedf

36 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 Beszedf

37 Elasztikus 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) Beszedf

38 Elasztikus mintaillesztés
Beszedf

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

40 Vizsgált szótárelem j-edik kerete
Példa Vetemítő görbe 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 Felismerendő szó i-edik kerete Beszedf

41 Idővetemítés szuboptimális algoritmusa (PÓK) példa
A di,j lokális távolságok alapján számolhatók a tij 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 tij Beszedf

42 További „pók” lehetőségek
Beszedf

43 Ide kell érkezni Beszedf Innen indulunk

44 DTW Algorithm at Work Start with the calculation of g(1,1) = d(1,1).
Time Series A Calculate the first row g(i, 1) = g(i–1, 1) + d(i, 1). 1 i n m Calculate the first column g(1, j) = g(1, j) + d(1, j). 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). i = j - r j 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). Trace back the best path through the grid starting from g(n, m) and moving towards g(1,1) by following the red arrows. Time Series B 1 i = j + r Beszedf

45 Kész algoritmusok Beszedf

46 Alkalmazások Hang-tárcsázás
Dialógus rendszerek, telefonos információs rendszerek. Összetett eszközök vezérlése (pl. autó, vadászgép Sérültek segítése Beszedf

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

48 Beszedf

49 Beszedf

50 Beszedf

51 Beszedf

52 Beszedf

53 Beszedf