Salut! Si vous êtes en reconnaissance de la parole ou si vous êtes tout simplement curieux de l'améliorer, vous êtes au bon endroit. Je suis un fournisseur de fenêtres coulissantes, et aujourd'hui, je vais partager avec vous comment utiliser la technique de fenêtre coulissante pour la reconnaissance vocale.
Tout d'abord, comprenons ce qu'est une fenêtre coulissante dans le contexte de la reconnaissance de la parole. En termes simples, une fenêtre coulissante est un petit segment mobile d'un signal audio. Au lieu de traiter l'intégralité de l'audio de la parole à la fois, nous le décomposons dans ces petites fenêtres. Cette approche présente plusieurs avantages, comme rendre le traitement plus gérable et nous permettre de nous concentrer sur des parties spécifiques du discours.
Pourquoi utiliser des fenêtres coulissantes pour la reconnaissance vocale?
L'une des principales raisons d'utiliser des fenêtres coulissantes est de gérer la variabilité de la parole. La parole est un signal complexe qui change avec le temps. En utilisant une fenêtre coulissante, nous pouvons analyser le discours dans des segments de longueur fitifs et fixe. Cela aide à capturer les caractéristiques locales du discours, telles que les phonèmes ou les syllabes courtes.
Un autre avantage est l'efficacité informatique. Le traitement d'un grand fichier audio en même temps peut être très intensif en ressources. Avec les fenêtres coulissantes, nous pouvons traiter chaque fenêtre indépendamment, ce qui peut être beaucoup plus rapide et nécessite moins de mémoire.
Comment implémenter la technique de fenêtre coulissante
Étape 1: Définissez la taille de la fenêtre
La première chose que vous devez faire est de décider de la taille de votre fenêtre coulissante. La taille de la fenêtre peut avoir un impact significatif sur les performances de votre système de reconnaissance vocale. Une taille de fenêtre plus petite peut capturer des fonctionnalités plus détaillées, mais elle peut également introduire plus de bruit. D'un autre côté, une taille de fenêtre plus grande peut lisser le signal mais peut manquer quelques fonctionnalités importantes à court terme.
Pour la plupart des applications de reconnaissance vocale, une taille de fenêtre entre 20 et 40 millisecondes est couramment utilisée. Cette gamme est capable de capturer les caractéristiques phonétiques essentielles de la parole.
Étape 2: Déterminez le chevauchement
Une fois que vous avez réglé la taille de la fenêtre, vous devez décider du chevauchement entre les fenêtres consécutives. Le chevauchement des fenêtres nous permet de capturer la continuité du signal de la parole. S'il n'y a pas de chevauchement, nous pouvons manquer des informations importantes aux limites des fenêtres.
En règle générale, un chevauchement de 50% est un bon point de départ. Par exemple, si la taille de votre fenêtre est de 25 millisecondes, vous avanceriez la fenêtre vers l'avant de 12,5 millisecondes pour chaque nouvelle fenêtre.
Étape 3: Appliquez la fonction de fenêtre
Avant de traiter chaque fenêtre, c'est une bonne idée d'appliquer une fonction de fenêtre. Une fonction de fenêtre aide à réduire la fuite spectrale qui peut se produire lorsque nous prenons un segment fini du signal audio. Les fonctions de fenêtre commune incluent la fenêtre Hamming et la fenêtre Hanning.
La fenêtre Hamming, par exemple, est définie comme (w (n) = 0,54 - 0,46 \ cos \ Left (\ frac {2 \ pi n} {n - 1} \ droite)), où (n = 0,1, \ cdots, n - 1) et (n) est la taille de la fenêtre.
Étape 4: Extraction de caractéristiques
Après avoir appliqué la fonction de fenêtre, vous pouvez extraire les fonctionnalités de chaque fenêtre. Il existe plusieurs techniques d'extraction de caractéristiques disponibles, telles que les coefficients cepstraux de fréquence (MFCC), les coefficients Cepstraux prédictifs linéaires (LPCC) et la prédiction linéaire perceptuelle (PLP).
Les MFCC sont l'une des méthodes d'extraction de caractéristiques les plus utilisées en reconnaissance de la parole. Ils sont basés sur la réponse du système auditif humain à différentes fréquences. Pour calculer les MFCC, vous devez d'abord calculer le spectre de puissance court - terme du signal fenêtré, puis appliquer une banque de filtre de mel-filtre au spectre, prendre le logarithme des sorties de filtre - Banque et enfin effectuer une transformée de cosinus discrète (DCT).
Étape 5: Classification et reconnaissance
Une fois que vous avez extrait les fonctionnalités de chaque fenêtre, vous pouvez utiliser un classificateur pour identifier le contenu vocal. Les classificateurs populaires pour la reconnaissance vocale comprennent les modèles de Markov cachés (HMMS), les réseaux de neurones (tels que les réseaux de neurones récurrents - RNN, les réseaux de mémoire à court terme - LSTMS et les unités récurrentes fermées - GRUS) et les machines vectorielles de support (SVM).
Par exemple, un HMM peut modéliser la nature séquentielle de la parole en représentant différents états du signal de la parole. Chaque état correspond à un phonème particulier ou à un groupe de phonèmes.
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Conclusion
L'utilisation de la technique de fenêtre coulissante pour la reconnaissance vocale est un moyen puissant d'améliorer les performances de votre système de reconnaissance vocale. En décomposant le signal de la parole en segments plus petits et gérables, vous pouvez capturer les caractéristiques locales, réduire la complexité de calcul et gérer la variabilité de la parole plus efficacement.
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Références
- Rabiner, LR et John, BH (1993). Funmentals of vocal reconnaissance. Prentice Hall.
- Huang, XD, Acero, A. et Hon, HW (2001). Traitement du langage parlé: un guide de la théorie, de l'algorithme et du développement du système. Prentice Hall.
- Haykin, S. (2009). Réseaux de neurones et machines d'apprentissage. Pearson.