Spelling suggestions: "subject:"formantės"" "subject:"informantės""
1 |
Formančių išskyrimo metodų tyrimas / Formant extraction methodsVelička, Valdas 30 June 2009 (has links)
Šiame darbe apžvelgėme pagrindinius kalbos atpažinimo požymius, naudojamus kalbos atpažinimo metoduose. Daugiausiai dėmesio skirta formantinių požymių išskyrimo metodams, o vienam iš metodų panaudota programinė įranga. Ji, remdamasi tiesinės prognozės modelio (LPC) parametrais, apskaičiuoja charakteringo polinomo kompleksines šaknis ir iš jų suranda kalbos signalo formančių dažnius. Darbe yra pateiktas aprašas kaip naudotis programa, prieduose įdėti atskirai ištartų žodžių kalbos garsų formantinių požymių tyrimo rezultatai. / In this work survey main speech recognition methods as well as features commonly used in speech recognition were discussed in the work. Main attention was paid to formant feature extraction methods. One of the methods feature extraction in software was developed. It is based on linear prediction coding (LPC) parameters and calculates complex roots of characteristic polynomial. These roots are used for formant frequencies determination. Program user guide is presented in the work description. Investigation results of formant features for various speech sounds are presented in the appendices.
|
2 |
Speaker recognition by voice / Asmens atpažinimas pagal balsąKamarauskas, Juozas 15 June 2009 (has links)
Questions of speaker’s recognition by voice are investigated in this dissertation. Speaker recognition systems, their evolution, problems of recognition, systems of features, questions of speaker modeling and matching used in text-independent and text-dependent speaker recognition are considered too.
The text-independent speaker recognition system has been developed during this work. The Gaussian mixture model approach was used for speaker modeling and pattern matching.
The automatic method for voice activity detection was proposed. This method is fast and does not require any additional actions from the user, such as indicating patterns of the speech signal and noise.
The system of the features was proposed. This system consists of parameters of excitation source (glottal) and parameters of the vocal tract. The fundamental frequency was taken as an excitation source parameter and four formants with three antiformants were taken as parameters of the vocal tract. In order to equate dispersions of the formants and antiformants we propose to use them in mel-frequency scale. The standard mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) for comparison of the results were implemented in the recognition system too. These features make baseline in speech and speaker recognition. The experiments of speaker recognition have shown that our proposed system of features outperformed standard mel-frequency cepstral coefficients. The equal error rate (EER) was equal to 5.17% using proposed... [to full text] / Disertacijoje nagrinėjami kalbančiojo atpažinimo pagal balsą klausimai. Aptartos kalbančiojo atpažinimo sistemos, jų raida, atpažinimo problemos, požymių sistemos įvairovė bei kalbančiojo modeliavimo ir požymių palyginimo metodai, naudojami nuo ištarto teksto nepriklausomame bei priklausomame kalbančiojo atpažinime.
Darbo metu sukurta nuo ištarto teksto nepriklausanti kalbančiojo atpažinimo sistema. Kalbėtojų modelių kūrimui ir požymių palyginimui buvo panaudoti Gauso mišinių modeliai.
Pasiūlytas automatinis vokalizuotų garsų išrinkimo (segmentavimo) metodas. Šis metodas yra greitai veikiantis ir nereikalaujantis iš vartotojo jokių papildomų veiksmų, tokių kaip kalbos signalo ir triukšmo pavyzdžių nurodymas.
Pasiūlyta požymių vektorių sistema, susidedanti iš žadinimo signalo bei balso trakto parametrų. Kaip žadinimo signalo parametras, panaudotas žadinimo signalo pagrindinis dažnis, kaip balso trakto parametrai, panaudotos keturios formantės bei trys antiformantės. Siekiant suvienodinti žemesnių bei aukštesnių formančių ir antiformančių dispersijas, jas pasiūlėme skaičiuoti melų skalėje. Rezultatų palyginimui sistemoje buvo realizuoti standartiniai požymiai, naudojami kalbos bei asmens atpažinime – melų skalės kepstro koeficientai (MSKK). Atlikti kalbančiojo atpažinimo eksperimentai parodė, kad panaudojus pasiūlytą požymių sistemą buvo gauti geresni atpažinimo rezultatai, nei panaudojus standartinius požymius (MSKK). Gautas lygių klaidų lygis, panaudojant pasiūlytą požymių... [toliau žr. visą tekstą]
|
Page generated in 0.0473 seconds