Разработка программного обеспечения для голосового управления трехмерными моделями функционирования промышленных роботов (стр. 7 из 17)

(1.66)

где вместо суммы квадратов вычисляется взвешенная сумма абсолютных значений. Исключение операции возведения в квадрат упрощает арифметические вычисления.

При вычислении среднего значения по (1.46) динамический диапазон (отношение максимального значения к минимальному) определяется примерно как квадратный корень из динамического диапазона при обычном вычислении энергии. В данном случае различия в уровнях между вокализованной и невокализованной речью выражены не столь ярко, как при использовании функций энергии.

Поскольку полоса частот при определении как функции энергии, так и среднего значения приближенно совпадает с полосой пропускания используемого фильтра нижних частот, то нет необходимости дискретизировать эти функции столь же часто, как исходный речевой сигнал. Например, для окна длительностью 20 мс достаточна частота дискретизации около 100 Гц. Это означает, что значительная часть информации теряется при использовании подобных кратковременных представлений. Очевидно также, что информация, относящаяся к динамике амплитуд речевого сигнала, сохраняется в весьма удобной форме [1,2].

При обработке сигналов в дискретном времени считают, что если два последовательных отсчёта имеют различные знаки, то произошёл переход через ноль. Частота появления нолей в сигнале может служить простейшей характеристикой его спектральных свойств. Это наиболее справедливо для узкополосных сигналов.

Среднее число нулевых переходов можно принять в качестве подходящей оценки частоты синусоидального колебания.

Речевой сигнал является широкополосным и, следовательно, интерпретация среднего числа переходов через нуль менее очевидна. Однако можно получить грубые оценки спектральных свойств сигнала, основанные на использовании функции среднего числа переходов через нуль для речевого сигнала; рассмотрим способ вычисления этой величины. Функция среднего числа переходов через нуль имеет те же общие свойства, что и функции энергии и среднего значения. Все, что в действительности требуется, это проверить пары отсчетов с целью определения нулевых пересечений, а затем вычислить среднее по всем N последовательным отсчетам (деление на N, конечно, необязательно). Как и ранее, может быть вычислено взвешенное среднее и при использовании симметричных окон конечной длительности задержка может быть скомпенсирована точно. Могут быть получены и рекуррентные уравнения.

Рассмотрим теперь применение функции среднего числа переходов через нуль для обработки речевых сигналов. Модель речеобразоаания предполагает, что энергия вокализованных сегментов речевого сигнала концентрируется на частотах ниже 3 кГц, что обусловлено убывающим спектром сигнала возбуждения, тогда как, для невокализованных сегментов большая часть энергии лежит в области высоких частот. Поскольку высокие частоты приводят к большому числу переходов через нуль, а низкие – к малому, то существует жесткая связь между числом нулевых пересечений и распределением энергии по частотам. Разумно предположить, что большому числу нулевых пересечений соответствуют невокализованные сегменты, а малому числу — вокализованные сегменты речи. Это, однако, очень расплывчатое утверждение, поскольку мы не определили, что означает «много» или «мало», и количественно определить эти понятия в действительности трудно. Гауссовская кривая хорошо согласуется с приведенными гистограммами. Среднее число пересечений составляет 49 для вокализованных и 14 для невокализованных сегментов длительностью 10 мс.

Поскольку оба распределения перекрываются, нельзя вынести однозначное решение о принадлежности сегмента к вокализованным или невокализованным отрезкам только по среднему числу переходов через нуль. Тем не менее, подобное представление весьма полезно при осуществлении такой классификации.

Так же, как и в случае функций энергии и среднего, функцию среднего числа переходов через нуль можно дискретизировать с очень низкой частотой. Хотя среднее число переходов через нуль изменяется значительно, вокализованные и невокализованные сегменты просматриваются очень четко.

При использовании описания сигнала средним числом переходов через нуль следует иметь в виду ряд практических соображений. Хотя в основу алгоритма вычисления нулевых переходов положено сравнение знаков соседних отсчетов, тем не менее, при дискретизации сигнала следует предпринимать специальные меры.

Очевидно, что число нулевых переходов зависит от уровня шума при аналого-цифровом преобразовании, интенсивности фона переменного тока и других шумов, которые могут присутствовать в цифровой системе. Таким образом, с целью уменьшения влияния этих факторов следует проявлять особую осторожность при аналоговой обработке сигнала, предшествующей дискретизации. Например, часто оказывается более целесообразным использовать полосовой фильтр вместо фильтра нижних частот для уменьшения эффекта наложения при аналого-цифровом преобразовании и устранения фона переменного тока из сигнала. Кроме того, при измерении числа переходов через нуль следует учитывать соотношение между периодом дискретизации и интервалом усреднения N. Период дискретизации определяет точность выделения нулевых пересечений по времени (и по частоте), т. е. чтобы добиться высокой точности, нужна большая частота дискретизации. Вместе с тем от каждого отсчета требуется информация объемом лишь 1 бит (информация только о знаке сигнала).

Вследствие практической ограниченности этого метода было предложено множество сходных представлений сигнала. В каждом из них содержатся дополнительные особенности, направленные на снижение чувствительности оценок к шуму, но все они имеют и свои собственные ограничения. Наиболее заметным среди них является представление сигнала, исследованное Бейкером. Представление основано на интервалах времени между положительными переходами через нуль (снизу вверх). Бейкер применил это описание для фонетической классификации звуков речи.

Другое применение анализа переходов через нуль состоит в получении промежуточного представления речевого сигнала в частотной области. Метод включает фильтрацию речевого сигнала в нескольких смежных частотных диапазонах. Затем по сигналам на выходе фильтров измеряют кратковременную энергию и среднее число переходов через нуль. Совместное использование этих характеристик дает грубое описание спектральных свойств сигнала. Этот подход, предложенный Рэдди и исследованный Вайсенсом и Эрманом, положен в основу систем распознавания речи.

Задача определения моментов начала и окончания фразы при наличии шума является одной из важных задач в области обработки речи. В частности, при автоматическом распознавании слов важно точно определить моменты начала и окончания слова. Методы обнаружения моментов начала и окончания фразы можно использовать для уменьшения числа арифметических операций, если обрабатывать только те сегменты, в которых имеется речевой сигнал, например, в системах, работающих не в реальном масштабе времени.

Проблема отделения речи от окружающего шума очень сложна, за исключением случаев очень большого отношения сигнал/шум, т. е. в случае высококачественных записей, выполненных в заглушённой камере или звуконепроницаемой комнате. В этих случаях энергия даже наиболее слабых звуков речи (фрикативных согласных) превышает энергию шума и, таким образом, достаточно лишь измерить энергию сигнала. Но подобные условия записи, как правило, не встречаются в реальных ситуациях.

2. Реализация систем распознавания речи

2.1 Гомоморфная обработка речи

Речевой сигнал на коротких интервалах можно рассматривать как отклик системы с медленно меняющимися параметрами на периодическое или шумовое возбуждение. Это означает, что во временной области дискретный сигнал у(n) представляется результатом свертки функции возбуждения х(n) с импульсной реакцией голосового тракта п(п). Гомоморфная обработка речи сводится к решению обратной задачи — имея речевой сигнал у(n)=х(n)*h(n), можно получить параметры сигналов, участвующих в свертке. Эта задача называется иногда задачей обратной свертки или развертки.

Смысл гомоморфной системы анализа становится более понятным, если учесть, что в частотной области речевой сигнал представляется произведением спектра сигнала возбуждения и передаточной функции частотной характеристики голосового тракта, учитывающего спектральные свойства излучателя. Это означает, что в спектре речевого сигнала содержится информация о спектре сигнала возбуждения и передаточной функции голосового тракта. Гомоморфная обработка сигнала — это способ извлечь информацию об основном тоне и формантных частотах на основании преобразований сигнала, которые будут описаны далее.

Если произвести кратковременное дискретное преобразование Фурье (т.е. получить динамический спектр речевого сигнала), а затем прологарифмировать спектральные составляющие динамического спектра, то каждый спектральный отсчет можно рассматривать как сумму логарифмов спектра сигнала возбуждения и частотной характеристики речевого тракта (по свойству логарифмической функции логарифм произведения равен сумме логарифмов сомножителей). Обратное дискретное преобразование Фурье прологарифмированного спектра позволяет вновь перейти к анализу сигнала во временной области. Сигнал, полученный в результате обратного дискретного преобразования Фурье прологарифмированного спектра, называется кепстром входного сигнала, равного сумме кепстров сигналов возбуждения и составляющих, обусловленных особенностями речеобразующего тракта. В результате подобных преобразований дискретный речевой сигнал, представляющий собой свертку сигнала возбуждения и импульсного отклика фильтра, моделирующего голосовой тракт, приближенно преобразуется в сложение кепстров.