Файл: Виноградов Р.И. Автоматическое опознавание электрических сигналов.pdf

60

посторонних факторов. И только лишь после решения задачи в идеальных условиях полно перейти к более сложный ситуациям. Приведем один, на наш взгляд, поучительный пример. При пер­ вых экспериментальных исследованиях дикторы и микрофон нахо­ дились в главном зале ЦВМ М-20, непосредственно около пульта управления. Шум в зеле составлял порядка 75 дб. Ввод речевой информации производился без применения предварительной филь­ трации сигналов. При этом результаты опознавания сигналов име­ ли переменный успех. Однако, после того век машина была обуче- Н8 в качестве одного из звуков шуму в зале, оказалось, что во всех последующих экспериментах более ЪЩ> выделяемых признаков

принятия. соответствующих мер надежность опознавания сразу повыоилаоь.

При проведении экспериментов, воторые осуществлялись в Академии с 1964 года, в качестве дикторов принимали участие слушэтели Академии, а также сотрудники нвучно-вычислительного отдела. Слушатели Академии привлекались к проведению экспери­ ментов в порядке выполнения лабораторных работ и дипломного проектирования. Кроме этого, активное участие в проведении экспериментов принимали члены военно-научного обществе слуша­

телей.

Методика проведения экспериментов была следующая. Один из дикторов произносил перед микрофоном не более деояти заданных звуков русской речи, воторые вводились в ЦВМ, где обрабатыва­ лись по программе ho6y4emie". При этом в ЦВМ вводилась лишь одна реализация каждого звука. После ввода программы "опозна­ вание" другие дикторы, а также и тот диктор, который принимал

вание произнесенного перед микрофоном звука и выдавала на пе­

что, к сожалению, программой не предусмотрено, а по оси орди­ нат отмечены девять возможных градаций признаков. При необхо­ димости точность квантования может быть значительно увеличена,

О

С'Ъ C**iCO СОСО с о СОСО со СОСО СОСО СО СОСО со «О е о с о с о С*ОСО С О СО СО СО СОСО СОСО СО СО с о СО СО С э

Рис.2.11

но это связано со склеиванием лент, что легко сделать для де­ сятка реализаций и затруднительно для сотен.

Ниже приводятся примеры некоторых результатов эксперимен­ тальных исследований речевых сигналов человеке, которые, на наш взгляд,представляют определенный интерес для решения этой достаточно сложной и многообразной проблемы.

Прежде всего с целью экономии машинного времени были про­ ведены эксперименты для выяснения возможности использования

64

отдельных небольших честей речевых сигналов для их надежного опознавания по разработанной иетодине. В результате этих экс­ периментов было установлено, что несмотря на сильное уменьше­ ние процента опознанных признаков с сокращением анализируемой длительности сигналов все же обеспечивается их надежное опозна­ вание при наличии примерно 100 признаков. Число признаков в опознаваемом сигнале могло быть и меньше, что зависело от ха­ рактера звука, а также вачества произношения. На рио.2.12, 2.13 и 2.14 приведены примеры зависимости процента опознанных признаков от количества признаков в опознаваемом сигнале. Не

рис.2.12 приведены результаты опознавания эвука А при различ­ ной его длительности. При этом в ЭВМ по программе "обучение" были введены две реализации звуков А и 0 , относительно кото­ рых и производилось опознавание. Ширина доверительного интер­

(звуков) позволило производить отсечку отдельных частей зву­ ков 38данной длительности.

Исследования зависимости количества опознанных групповых

рис.2.21 и 2.22 предотавлены графики зависимости запасе надеж­ ного опознавания й 9 от н и г , где Д0 есть разность между ординатами правильно опознанных групповых признаков и непра­ вильно опознанных при определенной ширине доверительного ин­

зации каждого звука, произнесенного одним диктором. При этом надежное опознавание обеспечивалось лишь при произнесении зву ка Л, а также всех звуков, произносимых диктором, принимавшим

66

учаотие в "обучении" ЦВН. Детальный анализ показал, что икежо место пересечение классов групповых признаков этих звуков.Пос­ ле применения обработки эталонных групповых признаков по соот­ ветствующей программе были устранены их пересечения, в резуль­ тате чего Л и Р начали надежно опознаваться. Однако звуки U и И пришлось подвергнуть дополнительному исследованию,в резуль­ тате чего были выяснены следующие обстоятельства.

Во-первых, звуки М в слове "Кост" и Н в слове "Нос" имеют непрерывно изменяющиеся групповые признаки. Длительность запи­ си звуков составляла примерно 50 мсек, благодаря чему достига-

знаванию предъявлялись эти же реализации. Результаты опозна­ вания представлены в таблице 2 .4 , где римскими цифрами обозна­ чены части реализаций звуков, а арабокини - процент опознанных признаков.

Во-вторых, основные различия звуков У и Н содержатся во второй половине их реализаций. Это хорошо видно из таблицы 2.5, где в качестве примера приведены результаты опознавания этих звуков, но произнесенных другим дикторш . Здесь "обучающие” реализации звуков И и Н были разбиты на две части, 8 опозна­ ваемые - на четыре.

Вначале, для экономии машинного времени, к опознаванию предъявлялись звуки с длительностью не более 25 мсек, что для

звуков М и Н оказалось неприемлемым.

Проведенные эксперименты подтвердили влияние последующих