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文档简介
1、1,語音辨識 - 技術與應用,郭志鳴 副教授 義守大學 電子系 .tw,2,內容,1. 簡介 2. 端點偵測 3. 發音原理 4. 聽覺系統 5. 辨識技術 6. 應用領域 7. 結語,3,1. 簡介,語音交談為人類交換訊息最方便的方式。 語音辨識的主要目的在提供人性化的操作介面。,目前的技術已經逐漸成熟,商品化產品陸續出現 應用:讀寫機、語音查詢、聲控家電、.,目的:,4,語音辨識器的分類,按照辨識字彙的多寡: 少量字彙(數百字)、 中量字彙(數千字)、 大量字彙(數萬字) 按照使用對象: 特定對象(Speaker Dependent)、 不特定對象(Sp
2、eaker Independent) 按照使用方式: 不連續語音辨識、 連續語音辨識,5,語音辨識的困難,語音訊號的差異性大(說話速度、習慣、生理狀況、性別、年齡、地域等) 語音訊號分段的困難 辨識率易受背景雜訊的影響 辨識模型複雜度高,6,語音訊號的變異性,女聲,男聲,/ No Rush/,7,語音辨識系統基本方塊圖,辨識模型或樣板,語言模型,Pre-amplifying Speech/Silence Segmentation,Spectral or Cepstral Features Pitch Contour,Dynamic Time Warping Hidden Markov Mode
3、ls,Grammar Syntatics,語音訊號,辨識結果,8,語言模型的用途,9,2. 端點偵測,決定訊號中語音段的起始點與結束點。,10,3. 發音原理,發音器官:,聲帶振動與否,決定產生濁音或清音。,11,發音器官的模型,全極點模型,語音訊號,雜訊,脈衝串列,共振腔,T,音高周期,12,音高頻率的估算,13,中文聲調的產生 (I),台語八音,14,韻母段音高頻率隨時間的變化趨勢,中文聲調的產生 (II),15,語音訊號的線性預測模型,發音模型,預測模型,語音訊號,雜訊,雜訊,發音模型的參數可由預測模型的參數來估算,16,4. 聽覺系統,外耳,中耳,內耳,17,內耳模型與特徵擷取,語音訊
4、號,18,帶通濾波器的功能(I),語音訊號可分解為許多不同頻率的正弦波成份。,19,帶通濾波器的功能(II),語音訊號的各頻率組成分別由不同的帶通濾波器穿過。,#14,頻率,增益,18612139Hz,20,頻譜特徵圖(Spectrogram),頻帶,時間順序,特徵向量 記錄各頻帶能量估算值,21,5. 辨識技術,最常使用的語音辨識技術: 動態時間軸校準(Dyanmic Time Warping) 隱藏式馬可夫模型(Hidden Markov Model),22,動態時間軸校準,訓練階段:建立各辨識單元之樣板。 使用階段:輸入語音的特徵圖樣與各樣板比對,最接近者即為辨識結果。,.,計算與辨識單
5、元#1的樣板之距離,計算與辨識單元#2的樣板之距離,計算與辨識單元#M的樣板之距離,輸入語音之特徵圖樣,選擇最小值,辨識結果,23,時間軸的校準,利用動態規畫(Dynamic Programming)計算兩圖樣最小距離的時間對應關係,Pattern #1,Pattern #2,1 2 3 4 5 6 7,1 2 3 4 5,24,動態時間軸校準提供不同長度的圖樣比對的方法 樣板的產生一般選擇各辨識單元較具代表性之特徵圖樣 所得到的樣板無法反應語音訊號的變異性,DWT的優缺點,25,隱藏式馬可夫模型,訓練階段:建立各辨識單元之統計模型。 使用階段:計算由各模型產生輸入語音的機率大小,取其最大者做
6、為辨識結果。,計算由模型#1產生的機率值,計算由模型#2產生的機率值,計算由模型#M產生的機率值,.,語音特徵圖樣,選擇最大值,辨識結果,26,HMM模型架構,S1,S2,S3,S4,觀察機率:,狀態轉移機率:,27,計算由HMM模型產生一語音訊號的機率,由此一模型產生上述語音特徵圖樣的機率:,28,HMM的優缺點,利用機率分佈來描述語音的差異性,能夠得到較佳的辨識率。 模型的訓練(建立)方式,仍有改善空間。 模型訓練與辨識演算法較DTW複雜許多。,29,6. 應用領域,中文讀寫機:金聲三號(大量字彙、連續語音) 中文資料輸入:音中仙 (以詞為辨識單元) 語音訂位、掛號、查詢:股票指數查詢 電話撥接服務:AT&T automatic collect call placement system 聲控產品:行動電話語音撥號 語音安全系統:語者判別(Speaker Identification)系統 發音教學系統:發音練習,30,7. 結語,語音辨識技術可提
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