ОЦІНЮВАННЯ ОСНОВНОГО ТОНУ У АВТОМАТИЗОВАНІЙ СИСТЕМІ РОЗПІЗНАВАННЯ МОВЦЯ КРИТИЧНОГО ЗАСТОСУВАННЯ

Анотація

Запропоновано метод оцінювання трендів основного тону, який, на відміну від існуючих, використовує оптимізовану із застосуванням дерева переходів факторіальну приховану Марковську модель для формування трендів основного тону узагальнюючи при цьому інформацію від детекторів станів основного тону, на основі глибокої та рекурентної нейромереж, що дозволило спрогнозувати оцінки станів основного тону, використовуючи довготривалу інформацію з пакетів фреймів мовного сигналу, описати часову динаміку основного тону та зменшити вплив шумів у мовному сигналі на якість оцінок основного тону. Створено методи оцінювання станів основного тону на основі глибокої та рекурентної нейромереж та метод оцінювання трендів основного тону на основі факторіальної прихованої Марковської моделі (ФПММ). Проведено дослідження для оптимізації параметрів запропонованих методів для використання у складі автоматизованої системи розпізнавання мовця критичного застосування (АСРМКЗ). Зокрема, результати досліджень дозволяють рекомендувати нормовані за потужністю кепстральні ознаки як базові для оцінювання основного тону запропонованими методами, застосовувати в роботі методів пакети фреймів тривалістю 10 фреймів, будувати описані у методах нейромережі, використовуючи на прихованих шарах 1024 нейрони та використовувати 68 станів для опису основного тону. Результати проведених досліджень залежності якості розпізнавання мовців АСРМКЗ від рівня відношення сигнал/шум (ВСШ) у вхідному мовному матеріалі та оцінками основного тону, отриманими в результаті роботи створених методів, параметри яких оптимізовано з урахуванням результатів проведених досліджень, показали, що для всіх рівнів ВСШ найточніші оцінки основного тону дає ФПММ-метод, забезпечуючи імовірність правильного розпізнавання мовців АСРМКЗ на рівні 96…99 % для обраної тестувальної вибірки.