Basic approaches to speech recognition (Part II)
Keywords:
speech recognition, fourier transform, wavelet transform, artificial neural networks, artificial immune systems, ainet, noise reduction, speech signal segmentation, voiced signalAbstract
The paper considers and analyzes various approaches of speech signal processing and recognition. Wavelet and Fourier transform are compared as methods of initial signal processing and parameterization and artificial neural networks and artificial immune systems are compared as methods of speech recognition. ANN for speaker-dependent speech recognition is examined and ANN model for FIR and IIR digital filter simulation is presented. AIS speaker-dependent speech recognition system is investigated as the most promising among existing systems.References
1. Астафьева Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения / Н. М. Астафьева // Успехи физических наук. — 1996. — Т. 166, № 11. — С. 1145—1170.
2. Рабинер Л. Теория и применение цифровой обработки сигналов / Л. Рабинер, Б. Гоулд. — М. : Мир, 1978. — 848 с.
3. Walker J. Fourier Analysis and Wavelet Analysis / James S. Walker // Notices of the AMS. — 1997. — V. 44, № 6. —
P. 658—670.
4. Дремин И. М. Вейвлеты и их использование / И. М. Дремин, О. В. Иванов, В. А. Нечитайло // Успехи физических наук. — 2002. — Т. 171, № 5. — С. 465—501.
5. Фант Г. Акустическая теория речеобразования / Гуннар Фант. — М. : Наука, 1964. — 284 с.
6. Ермоленко Т. В. Применение вейвлет-преобразования для обработки и распознавания речевых сигналов / Т. В. Ермоленко // Искусственный интеллект. — 2002. — № 4. — С. 200—208. — ISSN 1561-5367.
7. Schwenk H. Neural Network Language Models for Conversational Speech Recognition : праці. міжн. наук. конф. International Conference on Speech and Language, 4—8 жовт. 2004, Чеджу, Корея. — С. 1215—1218.
8. Schwenk H. Training Neural Network Language Models On Very Large Corpora : праці наук. конф. Joint Conference HLT/EMNLP, 6—8 жовт. 2005, Ванкувер, Канада. — С. 201—208.
9. Moonasar V. Speaker Identification using a Combination of Different Parameters as Feature Inputs to an Artificial Neural Network Classifier : праці наук. конф. AFRICON, 28 вер. — 1 жовт. 1999, Дурбан, ПАР. — Т. 1. — С. 189—194.
10. Лалетин П. А. Использование сетей с самостоятельной адаптацией для распознавания слов человеческой речи: праці наук. конф. Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2000». Т. 2. — М. : МИФИ, 2000. — С. 88—95.
11. Frank S. A. The design of natural and artificial adaptive systems / Steven A. Frank. — New York : Academic Press, 1996. — C. 451—505.
12. Perelson A. S. Immunology for physicists / A. S. Perelson, G. Weisbuch // Review of Modern Physics. — 1997. — Т. 69, № 4. — С. 1219—1267.
13. Cohen I. R. The cognitive paradigm and the immunological homunculus / I. R. Cohen // Immunol Today. — 1992. —
V. 13, № 12. — P. 490—494.
14. Bersini H. The immune recruitment mechanism: A selective evolutionary strategy : праці міжн. наук. конф. Fourth international conference on genetic algorithms, 13-16 лип. 1991, San Diego. — С. 520—526.
15. Jerne N. K. Towards a network theory of the immune system / N. K. Jerne // Annales d'immunologie. — 1974. — V. 125, № 1—2. — P. 373—389.
16. Hunt J. E. An adaptive, distributed learning system, based on the immune system : праці. наук. конф IEEE international conference on systems, man and cybernetics, 22—25 жовт. 1995. — V. 3. — P. 2494—2499.
17. Hunt J. E. Learning using an artificial immune system / John E. Hunt, Denise E. Cooke // Journal of Network and Computer Applications. — 1996. — V. 19, № 2. — P. 189—212.
18. Gilbert C. J. Associative memory in an immune-based system : праці наук. конф. 12th national conference on artificial intelligence (AAAI-94), 31 лип. — 4 квіт. 1994, Seattle. — С. 852—857. — ISBN 0-262-61102-3.
19. Faraoun K. M. Artificial Immune Systems for text-dependent speaker recognition / K. M. Faraoun, A. Boukelif // INFOCOMP — Journal of Computer Science. — 2006. — V. 5, № 4. — P. 19—26.
2. Рабинер Л. Теория и применение цифровой обработки сигналов / Л. Рабинер, Б. Гоулд. — М. : Мир, 1978. — 848 с.
3. Walker J. Fourier Analysis and Wavelet Analysis / James S. Walker // Notices of the AMS. — 1997. — V. 44, № 6. —
P. 658—670.
4. Дремин И. М. Вейвлеты и их использование / И. М. Дремин, О. В. Иванов, В. А. Нечитайло // Успехи физических наук. — 2002. — Т. 171, № 5. — С. 465—501.
5. Фант Г. Акустическая теория речеобразования / Гуннар Фант. — М. : Наука, 1964. — 284 с.
6. Ермоленко Т. В. Применение вейвлет-преобразования для обработки и распознавания речевых сигналов / Т. В. Ермоленко // Искусственный интеллект. — 2002. — № 4. — С. 200—208. — ISSN 1561-5367.
7. Schwenk H. Neural Network Language Models for Conversational Speech Recognition : праці. міжн. наук. конф. International Conference on Speech and Language, 4—8 жовт. 2004, Чеджу, Корея. — С. 1215—1218.
8. Schwenk H. Training Neural Network Language Models On Very Large Corpora : праці наук. конф. Joint Conference HLT/EMNLP, 6—8 жовт. 2005, Ванкувер, Канада. — С. 201—208.
9. Moonasar V. Speaker Identification using a Combination of Different Parameters as Feature Inputs to an Artificial Neural Network Classifier : праці наук. конф. AFRICON, 28 вер. — 1 жовт. 1999, Дурбан, ПАР. — Т. 1. — С. 189—194.
10. Лалетин П. А. Использование сетей с самостоятельной адаптацией для распознавания слов человеческой речи: праці наук. конф. Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2000». Т. 2. — М. : МИФИ, 2000. — С. 88—95.
11. Frank S. A. The design of natural and artificial adaptive systems / Steven A. Frank. — New York : Academic Press, 1996. — C. 451—505.
12. Perelson A. S. Immunology for physicists / A. S. Perelson, G. Weisbuch // Review of Modern Physics. — 1997. — Т. 69, № 4. — С. 1219—1267.
13. Cohen I. R. The cognitive paradigm and the immunological homunculus / I. R. Cohen // Immunol Today. — 1992. —
V. 13, № 12. — P. 490—494.
14. Bersini H. The immune recruitment mechanism: A selective evolutionary strategy : праці міжн. наук. конф. Fourth international conference on genetic algorithms, 13-16 лип. 1991, San Diego. — С. 520—526.
15. Jerne N. K. Towards a network theory of the immune system / N. K. Jerne // Annales d'immunologie. — 1974. — V. 125, № 1—2. — P. 373—389.
16. Hunt J. E. An adaptive, distributed learning system, based on the immune system : праці. наук. конф IEEE international conference on systems, man and cybernetics, 22—25 жовт. 1995. — V. 3. — P. 2494—2499.
17. Hunt J. E. Learning using an artificial immune system / John E. Hunt, Denise E. Cooke // Journal of Network and Computer Applications. — 1996. — V. 19, № 2. — P. 189—212.
18. Gilbert C. J. Associative memory in an immune-based system : праці наук. конф. 12th national conference on artificial intelligence (AAAI-94), 31 лип. — 4 квіт. 1994, Seattle. — С. 852—857. — ISBN 0-262-61102-3.
19. Faraoun K. M. Artificial Immune Systems for text-dependent speaker recognition / K. M. Faraoun, A. Boukelif // INFOCOMP — Journal of Computer Science. — 2006. — V. 5, № 4. — P. 19—26.
Downloads
-
PDF (Українська)
Downloads: 866
Abstract views: 177
Published
2010-11-12
How to Cite
[1]
H. O. Dobrushkin and V. Y. Danylov, “Basic approaches to speech recognition (Part II)”, Вісник ВПІ, no. 2, pp. 61–73, Nov. 2010.
Issue
Section
Information technologies and computer sciences
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
