НОУ ИНТУИТ | Математические методы распознавания образов. Лекция 8: Классификация на основе сравнения с эталоном

Учитесь и получайте официальные документы БЕСПЛАТНО. Вы можете поддержать наш проект.

Твой путь к знаниям!

Опубликован: 30.04.2008 | Уровень: специалист | Доступ: платный | ВУЗ: Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова

|

Вам нравится? Нравится 22 студентам

| Поделиться |

Поддержать программу

8.3. Задача сравнения речевых команд

В обработке речи можно выделить следующие основные направления:

Распознавание отдельных слов (IWR – Isolated Word Recognition),
Распознавание слитной речи (CSR – Continuous Speech Recognition).
CDR – Speaker Dependent Recognition,
SIR – Speaker Independent Recognition.

Ядром IWR-систем является совокупность эталонов и мера. Отрезок сигнала (см. рис.) [0,T] разбивается на сегменты, т.е. сигнал квантуется (с перекрытием). С каждым сегментом связывается вектор коэффициентов Фурье.

Обработка звука происходит в два этапа.

Первый этап. Строим цепочку r(i) , $\def\I{\mathop{I}} i=1,\ldots,\I\limits^{.}$ – разговорные сегменты. Далее строим преобразование Фурье с разбиением на t_f=512 отрезков. Обозначим через x_i(n) , $n=0,\ldots,511$ – отчеты для -ого сегмента, $\def\I{\mathop{I}} i=1,\ldots,\I\limits^{.}$ . Тогда

$X_i(m)=\frac{1}{\sqrt{512}}\sum_{n=0}^{511}x_i(n)\cdot\exp\left(-j\frac{2\pi}{512}\right),\; m=0,\ldots,511.$

Рассмотрим первые $l,\;l\ll t_f$ (пусть $l\approx 50$ ), коэффициентов Фурье в качестве вектора признаков:

$\def\I{\mathop{I}} r(i)= \left[ \begin{gathered} X_i(0) \\ X_i(1) \\ \vdots \\ X_i(l-1) \end{gathered} \right], \;l=1,\ldots,\I\limits^{.}$

Второй этап. Определяем ограничения в графе соответствия сегментов эталонной и тестируемой команд.

Глобальные ограничения – ограничения поля для оптимального маршрута, например, $|i-j|\leq k$ (рис. слева).

Локальные ограничения – монотонность на сети маршрутов (рис. справа).

Ограничения конечной точки.

Стоимость – Евклидово расстояние между r(i_k),t(j_k) :

$d(i_k,j_k|i_{k-1},j_{k-1})=\|r(i_k)-t(j_k)\|=d(i_k,j_k).$

Таким образом, и эта задача также сводится к поиску кратчайшего пути на графе.

8.4. Динамическое программирование

Задача поиска кратчайшего пути на графе может быть решена методом динамического программирования. Пусть (i_0,j_0) – начальный узел (отправной город), (i_f,j_f) – конечный узел (город – пункт назначения). Тогда задача состоит в поиске оптимального маршрута через промежуточные узлы (города):