Teza doctorat (pdf) - Universitatea Tehnică

85
Cap. 4. Analiza semnalului vocal
fragmentate de o serie de regiuni de linişte, din cauza faptului că de obicei aceste regiuni
nesonore au amplitudine mică. Toate aceste regiuni vor fi compactate într-o singură regiune
nesonoră în cea de-a doua trecere a algoritmului.
După segmentare, regiunile detectate vor fi puse în corespondenţă cu şirul de foneme
prezent la intrare, pe baza unor reguli stabilite în funcţie de proprietăţile acustice ale fiecărei
foneme rostite în limba română. Aşa cum se va arăta în paragrafele următoare, acest proces de
punere în corespondenţă între regiunile distincte din semnalul vocal şi foneme are un rol foarte
important în generarea automată a bazei de date vocale, şi se pretează la multe alte aplicaţii –
inclusiv în domeniul recunoaşterii vorbirii.
În cele ce urmează, se vor detalia algoritmii corespunzători fiecărei etape de segmentare.
4.4.1. Detectarea punctelor de zero, minim şi maxim
Detectarea punctelor de zero, minim şi maxim reprezintă primul pas al metodei de
segmentare automată a regiunilor. Algoritmul propus utilizează analiza în domeniul timp a
semnalului vocal. După o filtrare trece-jos a semnalului, se detectează mai întâi punctele de
trecere prin zero (Zi) din forma de undă. Apoi se calculează punctele de valoare minimă (mi) şi
maximă (Mi) dintre două puncte de zero, conform următorului algoritm :
Detectarea punctelor de zero Zi , minim mi şi maxim Mi :
Pentru fiecare eşantion Q(k) ce urmează după un punct de zero Z(i):
(1) Dacă eşantionul k e mai mare decât maximul curent al segmentului i, Q(k) > M(i),
atunci se actualizează maximul curent : M(i) = Q(k).
(2) Dacă eşantionul k e mai mic decât minimul curent al segmentului i, Q(k) < m(i),
atunci se actualizează minimul curent : m(i) = Q(k).
(3) Se verifică condiţia de trecere prin zero :
C_ZERO = ((Q(k-1) < 0) AND (Q(k) > 0)) OR (Q(k-1) > 0) AND (Q(k) < 0) )
(4) Dacă este îndeplinită condiţia C_ZERO, se memorează valorile m(i), M(i), Z(i+1) ;
Z(i+1) devine noua origine de segment şi algoritmul se reia de la punctul de start.
În figura 4.13 se arată un exemplu de detectare automată a punctelor de zero, minim şi
maxim dintr-un segment vocal (v alorile numerice reprezintă amplitudinea semnalului în
punctele detectate).
Figura 4.13. Determinarea punctelor de zero, minim, maxim