Robustna parametrizacija govornega signala z združeno uporabo valčne paketne dekompozicije in avtoregresivnega modeliranja : doktorska disertacija
Kotnik, Bojan
V doktorski nalogi obravnavamo problematiko avtomatskega razpoznavanja govora v šumno intenzivnih okoljih. Cilj predstavljenega znanstveno-raziskovalnega dela je definiranje, implementacija in ...vrednotenje uspešnosti novega algoritma za robustno parametrizacijo govorne ga signala. Algoritem temelji na osnovi časovno-frekvenčne predstavitve govomega signala s pomočjo valčne paketne dekompozicije. Za zmanjšanje nivoja aditivnega šuma v domeni valčne paketne dekompozicije smo razvili nov postopek modificirane pragovne funkcije,s časovno-frekvenčno adaptivnim postopkom za določitev vrednosti pragu. Za detekcijo govornih oziroma šumnih okvirov vhodnega signala ter za detekcijo zvočnostinezvočnosti smo razvili dvostopenjski statistični klasifikator s pripadajočima definicijama energijsko neodvisnih značilk. Razvili smo adaptivno strukturo drevesa valčne paketne dekompozicije, ki upošteva lastnosti analiziranega govorne ga signala in v okviru definiranih meril omogoča optimalno predstavitev govorne ga signala v časovno-frekvenčni ravnini. Glavni vektor značilk je zgrajen na osnovi kombinacije logaritemsko-eksponentno komprimiranih parametrov valčne paketne dekompozicije in parametrov avtoregresivnega modeliranja govorne ga signala. V fazi postprocesiranja in izgradnje izhodnega, končnega vektorja značilk smo predlagali postopek statističnega zmanjšanja akustične ga neujemanja med učnim in testnim okoljem ter razvili orodje za izvedbo linearne diskriminančne analize. Uspešnost avtomatskega razpoznavanja govora, doseženo s pomočjo definiranega algoritma za robustno parametrizacijo govorne ga signala, smo vrednotili s pomočjo standardiziranih eksperimentalnih okolij Aurora 2 in Aurora 3 ter jo primerjali z uspešnostjo prav tako standardiziranega postopka ETSI ES 201 108 za izločanje mel frekvenčnih kepstralnih koeficientov (MFCC). V okviru baze izgovarjav Aurora 2 smo dosegli 47.02 % relativno povprečno izboljšanje rezultata avtomatskega razpoznavanja govora, v primeru baze Aurora3 pa 50.05 % relativno povprečno izboljšanje rezultata avtomatskega razpoznavanja govora glede na referenčni standardizirani postopek za izločanje MFCC značilk.
Type of material - dissertation
; adult, serious
Publication and manufacture - Maribor : [B. Kotnik], 2004
pisarna A-003 (FERI) DD KOTNIK B. ROBUSTNA
pisarna A-003 (FERI) DD KOTNIK B. ROBUSTNA
available - reading room
Shelf entry
Adding material to shelf was successful.
Adding material to shelf failed.
It was not necessary to add the material to the shelf.
Bibliographic material was successfully added on shelf.
Adding bibliographical material on shelf was not successful.
Material is already on the shelf.
Permalink
URL:
Impact factor
Access to the JCR database is permitted only to users from Slovenia. Your current IP address is not on the list of IP addresses with access permission, and authentication with the relevant AAI accout is required.
Year
Impact factor
Edition
Category
Classification
JCR
SNIP
JCR
SNIP
JCR
SNIP
JCR
SNIP
Select the library membership card:
DRS,
in which the journal is indexed
Database name
Field
Year
Links to authors' personal bibliographies
Links to information on researchers in the SICRIS system
Subject headings in COBISS General List of Subject Headings
Select pickup location
The material from the parent unit is free. If the material is delivered to the pickup location from another unit, the library may charge you for this service.
