Hej tamo! Ako ste u prepoznavanju govora ili samo znatiželjni kako to poboljšati, došli ste na pravo mjesto. Ja sam dobavljač kliznih prozora, a danas ću s vama podijeliti kako koristiti tehniku kliznog prozora za prepoznavanje govora.
Prvo, shvatimo koji je klizni prozor u kontekstu prepoznavanja govora. Jednostavno rečeno, klizni prozor je mali, pomični segment audio signala. Umjesto da cijeli zvučni zvuk obradimo odjednom, razbijamo ga na ove manje prozore. Ovaj pristup ima nekoliko prednosti, poput čineći obradu upravljivijim i omogućavajući nam da se usredotočimo na određene dijelove govora.
Zašto koristiti klizne prozore za prepoznavanje govora?
Jedan od glavnih razloga za korištenje kliznih prozora je rješavanje varijabilnosti u govoru. Govor je složen signal koji se s vremenom mijenja. Korištenjem kliznog prozora, govor možemo analizirati u kratkim, fiksnim - duljinskim segmentima. To pomaže u snimanju lokalnih značajki govora, poput fonema ili kratkih slogova.
Još jedna prednost je računalna učinkovitost. Obrada velike audio datoteke odjednom može biti vrlo resursa - intenzivna. S kliznim prozorima možemo samostalno obraditi svaki prozor, što može biti mnogo brže i zahtijeva manje memorije.
Kako implementirati tehniku kliznog prozora
Korak 1: Definirajte veličinu prozora
Prvo što trebate učiniti je odlučiti o veličini vašeg kliznog prozora. Veličina prozora može imati značajan utjecaj na performanse vašeg sustava prepoznavanja govora. Manja veličina prozora može snimiti detaljnije značajke, ali može uvesti i više buke. S druge strane, veća veličina prozora može izgladiti signal, ali može propustiti neke važne značajke kratkog termina.
Za većinu aplikacija za prepoznavanje govora obično se koristi veličina prozora između 20 - 40 milisekundi. Ovaj asortiman može uhvatiti bitne fonetske značajke govora.
Korak 2: Odredite preklapanje
Nakon što postavite veličinu prozora, morate odlučiti o preklapanju između uzastopnih prozora. Preklapanje prozora omogućava nam da uhvatimo kontinuitet govornog signala. Ako nema preklapanja, možda ćemo propustiti važne informacije na granicama prozora.
Obično je preklapanje od 50% dobro polazište. Na primjer, ako vam je veličina prozora 25 milisekundi, premjestili biste prozor prema naprijed za 12,5 milisekundi za svaki novi prozor.
Korak 3: Primijenite funkciju prozora
Prije obrade svakog prozora, dobra je ideja primijeniti funkciju prozora. Funkcija prozora pomaže u smanjenju spektralnog curenja koje se može dogoditi kada uzmemo konačni segment audio signala. Uobičajene funkcije prozora uključuju prozor Hamming i prozor Hanning.
Na primjer, prozor Hamming definiran je kao (W (n) = 0,54 - 0,46 \ cos \ lijevo (\ frac {2 \ pi n} {n - 1} \ desno)), gdje je (n = 0,1, \ cdots, n - 1) i (n) veličina prozora.
Korak 4: Izdvajanje značajki
Nakon primjene funkcije prozora, možete izvući značajke iz svakog prozora. Na raspolaganju je nekoliko tehnika ekstrakcije značajki, kao što su mel -frekvencijski koeficijenti cepstrala (MFCC), linearni prediktivni koeficijenti cepstrala (LPCC) i percepcijsko linearno predviđanje (PLP).
MFCC su jedna od najčešće korištenih metoda ekstrakcije značajki u prepoznavanju govora. Oni se temelje na odgovoru ljudskog slušnog sustava na različite frekvencije. Da biste izračunali MFCC, prvo morate izračunati kratkotrajni spektar napajanja prozornog signala, a zatim primijeniti MEL - Filter Bank na spektar, uzeti logaritam izlaza filtra - banke i konačno izvesti diskretnu kosinusnu transformaciju (DCT).
Korak 5: Klasifikacija i prepoznavanje
Nakon što izvučete značajke iz svakog prozora, možete koristiti klasifikator za prepoznavanje govornog sadržaja. Popularni klasifikatori za prepoznavanje govora uključuju skrivene Markov modele (HMMS), neuronske mreže (poput ponavljajućih neuronskih mreža - RNN -ove, duge kratke memorijske mreže - LSTM -ove i rekurentne jedinice - Grus) i podršku vektorskih strojeva (SVMS).
Na primjer, HMM može modelirati sekvencijalnu prirodu govora predstavljajući različita stanja govornog signala. Svaka država odgovara određenom fonemi ili grupi fonema.
Naši proizvodi kliznog prozora
Kao dobavljač kliznog prozora, nudimo širok raspon kliznih prozora koji se mogu koristiti u raznim aplikacijama. Ako tražite velike klizne prozore za svoj trijem, pogledajte našVeliki klizni prozori za trijem. Ovi prozori nisu samo elegantni, već i pružaju izvrsnu ventilaciju i odličan pogled.
Za one koji preferiraju aluminijsko klizni prozor, imamoAluminijsko klizni prozor. Aluminij je izdržljiv i lagan materijal, što ga čini popularnim izborom za mnoge kupce.
A ako tražite jednostavnu opciju - instalirati, našuJednostavno instalirajte klizni prozorje put kojim treba ići. Dolazi sa svim potrebnim hardverom i uputama, tako da ga možete u bilo kojem trenutku pokrenuti.
Zaključak
Korištenje tehnike kliznog prozora za prepoznavanje govora moćan je način za poboljšanje performansi vašeg sustava prepoznavanja govora. Razbijanjem govornog signala na manje, upravljive segmente, možete uhvatiti lokalne značajke, smanjiti računalnu složenost i učinkovitije postupati s varijabilnošću govora.
Ako vas zanimaju naši proizvodi s kliznim prozorima ili imate bilo kakvih pitanja o tome kako koristiti naše proizvode u svojim projektima, ne ustručavajte se pružiti ruku. Tu smo da vam pomognemo da napravite najbolji izbor za svoje potrebe. Bilo da se radi o obnovi kuće ili komercijalnom projektu, imamo pravi klizni prozor za vas. Započnimo razgovor i vidimo kako možemo raditi zajedno!
Reference
- Rabiner, LR, & John, BH (1993). Zamaći prepoznavanja govora. Prentice Hall.
- Huang, XD, Acero, A., & Hon, HW (2001). Obrada govornog jezika: vodič za teoriju, algoritam i razvoj sustava. Prentice Hall.
- Haykin, S. (2009). Neuronske mreže i strojevi za učenje. Pearson.