Методы извлечения признаков

Обработка сигнала в данных приложениях имеет целью выделить в речевом сигнале информацию, релевантную для задачи распознавания по голосу, то есть информацию, представляющую индивидуальные особенности голоса человека, или признаки. Выделенные признаки будут использованы для формирования шаблона или для сравнения с зарегистрированными шаблонами. Априори невозможно оценить, какие признаки более подходят для распознавания. Процесс определения подходящих признаков заключается в переборе возможных вариантов признаков с последующей экспериментальной оценкой.

Выделяют два вида признаков: низкоуровневые (обусловленные анатомиче- ским строением речевого аппарата) и высокоуровневые (приобретённые, связанные с манерой произношения).

Сложившийся подход к процедуре обработки речевого сигнала состоит в использовании кратковременного анализа. То есть сигнал разбивается на времен- ные окна фиксированного размера, на которых, как предполагается, параметры сигнала не меняются. Для речевого сигнала размер окна обычно выбирается в пределах 10–30 мс. Для более точного представления сигнала между окнами делают перекрытие, равное половине длины окна. Затем к каждому окну при- меняются алгоритмы извлечения признаков, такие как спектральный анализ, метод линейного предсказания или другие.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: