Šnekos signalų atpažinimo sistemų tikslumas priklauso nuo šnekos signalus aprašančių požymių ir šiuos požymius naudojančių klasifikatorių savybių. Vertinant tradiciškai atpažinimo sistemų tikslumą kiekvienai pasirinktai požymių sistemai ir kiekvienam klasifikatoriaus tipui tenka atlikti atpažinimo tikslumo skaičiavimus. Tokių darbų apimtis galima sumažinti įvertinus pasirenkamų požymių kokybę. Todėl buvo atlikti šnekos signalų požymių kokybės vertinimo tyrimai. Ištirtas metodas šnekos signalų atpažinimo požymių kokybei vertinti, grindžiamas trijų metrikų panaudojimu. Parodyta, kad tokiu būdu atrinkti šnekos signalų požymiai Euklido erdvėje aprašo atpažinimo sistemų kokybę ir leidžia sumažinti atpažinimo sistemų kokybės vertinimo darbų apimtis. Parodyta, kad šnekos signalų požymių kokybės vertinimo metodo algoritmo sudėtingumas yra O(2Rlog2R), o atpažinimo sistemos, kuriame naudojamas dinaminio laiko skalės kraipymo klasifikatorius, atpažinimo kokybės vertinimo algoritmo sudėtingumas yra O(R^2), R – šnekos signalų etalonų vektorių skaičius. Eksperimentinių tyrimų rezultatai patvirtino pateikto šnekos signalų atpažinimo požymių kokybės vertinimo metodo teisingumą. / The accuracy of speech recognition system depends on characteristics of employed speech recognition features and classifier. Evaluating the accuracy of speech recognition system in ordinary way, the error of speech recognition system has to be calculated for each type of explored feature system and each type of classifier. The amount of such calculations can be reduced if the quality of explored feature system is estimated. Accordingly, the researches were made for quality estimation of speech recognition features. The proposed method for quality estimation of speech recognition features is based on three metrics usage. It was demonstrated, that the proposed method describes the quality of speech recognition features in Euclidean space and reduces the calculations of quality estimation of speech recognition systems. Demonstrated, that algorithm complexity of method for quality estimation of speech recognition features is O(2Rlog2R), while algorithm complexity of dynamic time warping recognition system is O(R^2), where R is vectors number of speech pattern references. The results of experimental researches confirmed the correctness of the proposed method for quality estimation of speech recognition features.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LABT_ETD/oai:elaba.lt:LT-eLABa-0001:E.02~2012~D_20120302_090121-75083 |
| Date | 02 March 2012 |
| Creators | Lileikytė, Rasa |
| Contributors | Kaminskas, Vytautas, Dzemyda, Gintautas, Šeinauskas, Rimantas, Kazlauskas, Kazys, Kulvietis, Genadijus, Navakauskas, Dalius, Dzemydienė, Dalė, Vilnius University |
| Publisher | Lithuanian Academic Libraries Network (LABT), Vilnius University |
| Source Sets | Lithuanian ETD submission system |
| Language | Lithuanian |
| Detected Language | English |
| Type | Doctoral thesis |
| Format | application/pdf |
| Source | http://vddb.laba.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2012~D_20120302_090121-75083 |
| Rights | Unrestricted |
Page generated in 0.0337 seconds