Нейролингвистический анализатор для распознавания...

Использование искусственных нейронных сетей для обработки

голосовых данных

К.В. Заваров

Актуальность

1

Распознаваниеречи

Машинный перевод

Пониманиеестественных

языков

Искусственныйинтеллект

Распознаваниеобразов

Активная деятельность и развитие множества научно-исследовательских центров; Научно-технические конференции; Различные программно-технические разработки.

Аналоги

Аналоги

Возможности

Идентификаци

яУправле

ниеОбучен

ие

Sacrament - + -Диктограф - + -Dragon Dictate Naturally Speaking - + -Speaker Verification + - -Rosetta Stone - - +

2

Назначение программы

3

Автоматизация процессов обучения естественному языку, голосового управления, идентификации по голосу.

Цель работы

4

Повышение универсальности приложения за счет

использования единой модели ядра системы;

Снижение трудоемкости и сложности процесса решения

задач по обработке звука;

Расширение круга пользователей.

Задачи

5

Изучить предметную область;

Разработать алгоритм извлечения векторов признаков из речевого сигнала;

Разработать математическую модель многоклассового классификатора на основе искусственных нейронных сетей;

Реализовать разработанные алгоритмы на языке программирования C#;

Разработать пользовательский интерфейс с использованием технологии wpf;

Протестировать разработанное программное обеспечение.

Архитектура СРР

6

Извлечение вектора признаков

Акустический сигнал Wave PCM 11025 Гц

Блок предобработки

ИНС

Ядро

Блок постобработки

Результат распознавания

Сопоставление выхода ИНС со словарем

Вектор MFCC

Нейрон с наибольшим значением

Получение вектора MFCC

4. Спектральный анализ

5. Наложение фильтров шкалы мел

6. Логарифмирование

7. DCT

3. Обработка сигнала в окне

2. Разбивка на фреймы

1. Фильтрация

голосовой сигнал

MFCC

1. Предварительная фильтрация1)(9375.01)( nSnH

увеличение энергии сигала высоких частот.

7





7. DCT





MFCC


увеличение энергии сигала высоких частот.

2. Сегментация с перекрытием

предотвращение потери информации о сигнале на границе

В разработанной системе сегменты выбираются по 20 мс. с перекрытием в 2/3.

7





7. DCT





MFCC


увеличение энергии сигнала высоких частот.

2. Сегментация с перекрытием

предотвращение потери информации о сигнале на границе

В разработанной системе сегменты выбираются по 20 мс. с перекрытием в 2/3.

3. Наложение оконной функции),()()( nwnHnx

где – окно Хэмминга)(nw

снижение граничных эффектов после сегментации 7


4. Вычисление коэффициентов спектра Фурье

Объединение результатов ДПФ

время

частота

ДПФ ДПФ

Входные отсчеты

ДПФ входных отсчетов 1 2 3 … k … … N

Группировка входных

отсчетов

1 2 3 … n … … N

S(n)

1 2 3 … k … … N

S(n)




7. DCT





MFCC 8


где – поворачивающий множитель;

– n’ый отсчет входной последовательности;

– число входных отсчетов.

Типичная бабочка БПФ:

1

0

,1...,1,0,N

n

knNnk NkWxX

N

kni

knN eW

2

x

N

4. Вычисление коэффициентов спектра Фурье

1x

2x

1X

2X

kNW

211 xWxX kN

212 xWxX kN




7. DCT





MFCC 9


где – число фильтров (M=36),

– значение i-го фильтра для k-ой частоты

,..1,y1

0i MifHX

N

kkik

5. Мел-скейл фильтрация

M)( ki fH

рассчитывается исходя из центральных мел-частот:icf




7. DCT





MFCC 10


Гц0

. . . . .

1

– частота Найквиста

где – число фильтров (M=36),

– значение i-го фильтра для k-ой частоты

,..1,y1

0i MifHX

N

kkik

3. Мел-скейл фильтрация

M)( ki fH

maxF

maxF




7. DCT





MFCC 11


6. Вычисление средней логарифмической энергии

MiyY ii ..1),(log10

эффективное сжатие пространства признаков

преимущества гомоморфной обработки




7. DCT





MFCC 12


4. Вычисление средней логарифмической энергии

MiyY ii ..1),(log10

5. Вычисление дискретного косинусного преобразования (DCT)

эффективное сжатие пространства признаков

преимущества гомоморфной обработки

уплотнение энергии (преобразование сохраняет основную информацию в малом количестве коэф-фициентов)

где J – число MFCC коэффициентов




7. DCT





MFCC 12

Математическая модель нейрона

Схема искусственного нейрона:

1x

2x

lx

f

1w

2w

lw...

y

0b

S

Математическое представление:

,)(,1

0

l

iii SfybxwS

где – входные сигналы;

– синаптические веса нейрона;

– линейна комбинация входных воздействий и порогового элемента ;

– сигмоидальная функция активации;

– выходной сигнал нейрона.

lxxx ,...,, 21

lwww ,...,, 21

S0b

fy

13

xexf

1

1)(

Архитектура нейронной сети

Графическое отображение топологии используемой ИНС (NN20-s-s-p):

Формула оценки необходимого числа синапсов в многослойной сети:

Где – размерность выходного сигнала; – число элементов обучающей выборки; – размерность входного сигнала.

Число нейронов в скрытых слоях определяется формулой:

MFCC

. . . N

V

wN

,11)log(1

0

0

ppll

NpN

N

pNw

o

p

0Nl

pl

NN ws 14

Архитектура нейронной сети

15

Выходной сигнал k-го нейрона скрытого и выходного слоев:

x

mk

mk e

xgSgy

1

1)(,][][

i

mk

mi

mki

mk mdiskbzwS 3..1;..1;..1,][][][][

Выходы входного слоя рассчитываются по формуле:

где – значение i’го выхода входного слоя;

– значение i’го входа входного слоя; – число нейронов входного слоя.

]0[iy

]0[ixl

где – значение k’го выхода m’го слоя;

– синаптический вес i’го нейрона слоя m, соединенный с k’ым нейроном слоя m-1; – i’ вход нейрона слоя m; – i’ вход нейрона слоя m;

– число нейронов рассчитываемого слоя; – количество входов нейрона; – количество слоев.

][mky

][mkiw

][miz

][mkbsdm

Постобработка речевого сигнала

16

RecStudio

Проект обучения Проект управления Проект идентификации

Коэффициенты ИНС

Библиотека взаимодействия

ВнешнееПО

Программные и технические средства

17

Технические средства Процессор Intel Pentium 4 1.6 ГГц ОЗУ 512 Мб Свободное место на диске – 100 Мб VGA – совместимая видеокарта клавиатура, мышь микрофон, динамик

Программные средства Windows XP SP2 Net Framework 4.0 в директории установленного ПО должны находиться библиотеки: libfftw3f-3.dll, Naudio.dll

Программная реализация

18

Диаграмма взаимосвязи классов ПО

Экранные формы

19

Главное окно приложения

Экранные формы

20

Окно эвристического поиска структуры ИНС

Окно обучения ИНС

Выводы

2

Разработан алгоритм извлечения векторов признаков из речевого сигнала;

Разработана математическую модель многоклассового классификатора на основе искусственных нейронных сетей;

Выполнена программная реализация разработанной модели на языке программирования C#;

Разработан графический интерфейс пользователя;

Сформирован пакет технической документация.

Нейролингвистический анализатор для распознавания...

Technology