ЕЛЕМЕНТИ МЕТОДОЛОГІЇ ПРЕЦИЗІЙНОГО ФОНЕТИЧНОГО АНАЛІЗУ ФОНОГРАМ УСНОГО МОВЛЕННЯ

Автор(и)

  • О. М. Данильчук Донецький національний університет імені Василя Стуса, Вінниця
  • В. В. Ковтун Вінницький національний технічний університет
  • О. Д. Никитенко Вінницький національний технічний університет
  • Ю. Ю. Нестюк Вінницький національний технічний університет
  • В. В. Присяжнюк Вінницький національний технічний університет

DOI:

https://doi.org/10.31649/1997-9266-2022-162-3-36-51

Ключові слова:

комп’ютерна лінгвістика, класифікація мовних одиниць, автоматизоване транскрибування, фонетичний аналіз мовлення

Анотація

Дослідження наріжного для сучасної лінгвістики об’єкта — процесу мовленнєвої і текстової міжособистісної комунікації, зважаючи на обсяг інфосфери двадцять першого століття, є неможливим без ґрунтовного та цілеспрямованого залучення інформаційних технологій з інших галузей знань, зокрема, комп’ютерних наук. Утворена в результаті порівняно молода наука — комп’ютерна лінгвістика, ставить за мету автоматичний аналіз природних мов у всіх спектрах їх реалізацій. З довгого списку актуальних задач, активно досліджуваних у парадигмі комп’ютерної лінгвістики, згадаємо автоматизацію складання та лінгвістичної обробки мовних корпусів, автоматизовану класифікацію та реферування документів, створення точних лінгвістичних моделей природних мов, екстракцію фактографічної інформації з неформалізованих лінгвістичних даних тощо. Рушійною силою для поліпшення результатів розв’язання цих дослідницьких задач потенційно є ефективна, строго формалізована методологія обчислювального фонетичного аналізу лінгвістичної інформації, особливо мовленнєвої. Цей тезис цілком відповідає вмісту статті, що доводить актуальність поданих в ній наукових і прикладних результатів. Відповідно, в роботі подані елементи методології прецизійного фонетичного аналізу фонограм усного мовлення з урахуванням явища фонетичної фузії. Математичний апарат створених методів ґрунтується на положеннях теорії розпізнавання образів, теорії інформації і акустичної теорії мовотворення. Цей базис забезпечив основу для аналітичної формалізації проблеми багатокритеріальності процесу розпізнавання мовних одиниць мовлення людиною. В результаті, запропоновано метод для достовірної кластеризації персональних фонетичних алфавітів мовців. Також запропоновані: метод для детектування потенційно ненадійно класифікованих мовних одиниць та коригування результатів процесу автоматизованого транскрибування мовленнєвих сигналів; метод оцінювання впливу середовища поширення досліджуваних мовленнєвих сигналів на результат транскрибування.

Біографії авторів

О. М. Данильчук, Донецький національний університет імені Василя Стуса, Вінниця

канд. пед. наук, доцент, доцент кафедри прикладної математики

В. В. Ковтун, Вінницький національний технічний університет

д-р техн. наук, доцент, професор кафедри комп’ютерних систем управління

О. Д. Никитенко, Вінницький національний технічний університет

канд. техн. наук, доцент, доцент кафедри комп’ютерних систем управління

Ю. Ю. Нестюк, Вінницький національний технічний університет

студентка факультету інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації

В. В. Присяжнюк, Вінницький національний технічний університет

старший викладач кафедри метрології та промислової автоматики

Посилання

A. Mandal, Kumar Prasanna, and P. K. R. Mitra, “Recent developments in spoken term detection: a survey,” Int. J. Speech Technol 17, pp. 183-198, 2014. https://doi.org/10.1007/s10772-013-9217-1 .

C. China Bhanja, M. A. Laskar, and R. H. Laskar, “Modelling multi-level prosody and spectral features using deep neural network for an automatic tonal and non-tonal pre-classification-based Indian language identification system,” Lang Resources & Evaluation, 2021. https://doi.org/10.1007/s10579-020-09527-z .

S. S. Agrawal, A. Jain, and S. Sinha, “Analysis and modeling of acoustic information for automatic dialect classification,” Int. J. Speech Technol 19, pp. 593-609, 2016. https://doi.org/10.1007/s10772-016-9351-7 .

S. Gholamdokht Firooz, S. Reza, and Y. Shekofteh, “Spoken language recognition using a new conditional cascade method to combine acoustic and phonetic results,” Int. J. Speech Technol 21, pp. 649-657, 2018. https://doi.org/10.1007/s10772-018-9526-5 .

D. Duran, et al. “A Computational Model of Unsupervised Speech Segmentation for Correspondence Learning,” Res on Lang and Comput , no. 8, pp. 133-168, 2010. https://doi.org/10.1007/s11168-011-9075-4 .

D. Mirman, “Mechanisms of Semantic Ambiguity Resolution: Insights from Speech Perception,” Res on Lang and Comput no.6, pp. 293-309, 2008. https://doi.org/10.1007/s11168-008-9055-5 .

E. M. Bender, et al. “Grammar Customization,” Res on Lang and Comput no. 8, pp. 23-72, 2010. https://doi.org/10.1007/s11168-010-9070-1 .

M. Dickinson, “On Morphological Analysis for Learner Language, Focusing on Russian,” Res on Lang and Comput no. 8, pp. 273, 2010. https://doi.org/10.1007/s11168-011-9079-0 .

, S. Moran, E. Grossman, and A. Verkerk, “Investigating diachronic trends in phonological inventories using BDPROTO,” Lang Resources & Evaluation no. 55, pp. 79-103, 2021. https://doi.org/10.1007/s10579-019-09483-3 .

C. van Bael, H. van den Heuvel, and H. Strik, “Validation of phonetic transcriptions in the context of automatic speech recognition,” Lang Resources & Evaluation no. 41, pp. 129-146, 2007. https://doi.org/10.1007/s10579-007-9033-9 .

N. B. Chittaragi, S. G. Koolagudi, “Automatic dialect identification system for Kannada language using single and ensemble SVM algorithms,” Lang Resources & Evaluation no. 54, pp. 553-585, 2020. https://doi.org/10.1007/s10579-019-09481-5

L. Pearl, S. Goldwater, and M. Steyvers, “Online Learning Mechanisms for Bayesian Models of Word Segmentation,” Res on Lang and Comput no. 8, pp. 107-132, 2010. https://doi.org/10.1007/s11168-011-9074-5 .

M. Kurimo, et al. “Modeling under-resourced languages for speech recognition,” Lang Resources & Evaluation no. 51, pp. 961-987, 2017. https://doi.org/10.1007/s10579-016-9336-9 .

A. Masmoudi, et al. “Automatic speech recognition system for Tunisian dialect,” Lang Resources & Evaluation no. 52, pp. 249-267, 2018. https://doi.org/10.1007/s10579-017-9402-y .

W. Elvira-García, et al. “A tool for automatic transcription of intonation: Eti_ToBI a ToBI transcriber for Spanish and Catalan. Lang Resources & Evaluation,” no. 50, pp. 767-792, 2016. https://doi.org/10.1007/s10579-015-9320-9 .

H. Strik, M. Hulsbosch, and C. Cucchiarini, “Analyzing and identifying multiword expressions in spoken language,” Lang Resources & Evaluation no. 44, pp. 41-58, 2010. https://doi.org/10.1007/s10579-009-9095-y .

M. Aissiou, “A genetic model for acoustic and phonetic decoding of standard arabic vowels in continuous speech,” Int J Speech Technol no. 23, pp. 425-434, 2020. https://doi.org/10.1007/s10772-020-09694-y .

C. Santhosh Kumar, V. P. Mohandas, “Robust features for multilingual acoustic modeling,” Int J Speech Technol no. 14, pp. 147-155, 2011. https://doi.org/10.1007/s10772-011-9092-6 .

N. B. Chittaragi, S. G. Koolagudi, “Acoustic-phonetic feature based Kannada dialect identification from vowel sounds,” Int J Speech Technol no. 22, pp. 1099-1113, 2019. https://doi.org/10.1007/s10772-019-09646-1 .

N. T. Kleynhans, E. Barnard, “Efficient data selection for ASR,” Lang Resources & Evaluation no. 49, pp. 327-353, 2015. https://doi.org/10.1007/s10579-014-9285-0 .

C. Clavel, et al. “Spontaneous speech and opinion detection: mining call-centre transcripts,” Lang Resources & Evaluation no. 47, pp. 1089-1125, 2013. https://doi.org/10.1007/s10579-013-9224-5 .

F. Anitha Florence Vinola, G. Padma, “A probabilistic stochastic model for analysis on the epileptic syndrome using speech synthesis and state space representation,” Int J Speech Technol, no. 23, pp. 35-360, 2020. https://doi.org/10.1007/s10772-020-09702-1 .

M. Mehrabani, J. H. L. Hansen, “Automatic analysis of dialect/language sets,” Int J Speech Technol no. 18, pp. 277-286, 2015. https://doi.org/10.1007/s10772-014-9268-y .

X. Ma, “Evocation: analyzing and propagating a semantic link based on free word association,” Lang Resources & Evaluation no. 47, pp. 819-837, 2013. https://doi.org/10.1007/s10579-013-9219-2 .

J. Chaki “Pattern analysis based acoustic signal processing: a survey of the state-of-art,” Int J Speech Technol, 2020. https://doi.org/10.1007/s10772-020-09681-3 .

K. B. Bhangale, and K. Mohanaprasad, “A review on speech processing using machine learning paradigm,” Int J Speech Technol no. 24, pp. 367-388, 2021. https://doi.org/10.1007/s10772-021-09808-0 .

P. Verma, and P. K. Das, “i-Vectors in speech processing applications: a survey,” Int J Speech Technol, no. 8, pp. 529-546, 2015. https://doi.org/10.1007/s10772-015-9295-3 .

T. Drugman, and N. Dutoit, “The Deterministic Plus Stochastic Model of the Residual Signal and Its Applications,” IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 20, no. 3, pp. 968-981, 2012. https://doi.org/1109/TASL.2011.2169787 .

X. Chen, and C. Bao, “Phoneme-Unit-Specific Time-Delay Neural Network for Speaker Verification,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, no. 29, pp. 1243-1255, 2021. https://doi.org/10.1109/TASLP.2021.3065202 .

I. Omer, M. Zampieri, and M. Oakes, “Phonetic differences for dialect clustering,” 9th International Conference on Information and Communication Systems (ICICS), 2018, pp. 145-150. https://doi.org/10.1109/IACS.2018.8355457 .

H. Van hamme, “Phonetic analysis of a computational model for vocabulary acquisition from auditory inputs,” IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL), 2011, pp. 1-6. https://doi.org/10.1109/DEVLRN.2011.6037365 .

Z. Wang, C. Liu, H. Wang, Y. Hu, and L. Dai, “Phonetic clustering based confidence measure for embedded speech recognition,” in 7th International Symposium on Chinese Spoken Language Processing, 2010, pp. 186-189. https://doi.org/10.1109/ISCSLP.2010.5684914 .

P. Kannadaguli, and V. Bhat, “A comparison of Bayesian multivariate modeling and hidden Markov modeling (HMM) based approaches for automatic phoneme recognition in kannada,” Recent and Emerging trends in Computer and Computational Sciences (RETCOMP), 2015, pp. 1-5. https://doi.org/10.1109/RETCOMP.2015.7090795 .

F. A. A. Laleye, E. C. Ezin, and C. Motamed, “Automatic Text-Independent Syllable Segmentation Using Singularity Exponents and Rényi Entropy,” J Sign Process Syst no. 88, pp. 439-451, 2017. https://doi.org/10.1007/s11265-016-1183-9 .

J. Kang, et al. “Lattice Based Transcription Loss for End-to-End Speech Recognition,” J Sign Process Syst no. 90, pp. 1013-1023, 2018. https://doi.org/10.1007/s11265-017-1292-0 .

Y. Qian, et al. “Spoken Language Understanding of Human-Machine Conversations for Language Learning Applications,” J Sign Process Syst no. 92, pp. 805-817, 2020. https://doi.org/10.1007/s11265-019-01484-3 .

Y. Cui, et al. “Simultaneous Predictive Gaussian Classifiers, ”J. Classif no. 33, pp. 73-102, 2016. https://doi.org/10.1007/s00357-016-9197-3 .

O. Bisikalo, O. Boivan, N. Khairova, O. Kovtun, and V. Kovtun, “Precision Automated Phonetic Analysis of Speech Signals for Information Technology of Text-dependent Authentication of a Person by Voice, ” CEUR Workshop Proceedings, no. 2853, pp. 276-288, 2021. urn:nbn:de:0074-2853-7 .

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 48

Опубліковано

2022-06-30

Як цитувати

[1]
О. М. Данильчук, В. В. Ковтун, О. Д. Никитенко, Ю. Ю. Нестюк, і В. В. Присяжнюк, «ЕЛЕМЕНТИ МЕТОДОЛОГІЇ ПРЕЦИЗІЙНОГО ФОНЕТИЧНОГО АНАЛІЗУ ФОНОГРАМ УСНОГО МОВЛЕННЯ», Вісник ВПІ, вип. 3, с. 36–51, Черв. 2022.

Номер

Розділ

Інформаційні технології та комп'ютерна техніка

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

<< < 1 2 3 > >>