Teza doctorat (pdf) - Universitatea Tehnică

Teza doctorat (pdf) - Universitatea Tehnică Teza doctorat (pdf) - Universitatea Tehnică

users.utcluj.ro
from users.utcluj.ro More from this publisher
15.06.2013 Views

154 Cap. 4. Analiza semnalului vocal 4.8.6. Concluzii privitoare la contribuţiile autorului în segmentarea fonematică a semnalului vocal Metodele de segmentare fonematică a semnalului vocal sunt foarte utile în procesul de creare a bazei de date acustice, când avem de-a face cu un corpus de dimensiuni mari care trebuie segmentat şi adnotat. Cu cât aceste metode sunt mai automatizate, cu atât munca depusă de operatorul uman este mult uşurată. Metodele propuse de autor vin în întâmpinarea acestui deziderat şi aduc o contribuţie importantă în acest domeniu al analizei şi prelucrării corpusului vocal. O altă aplicaţie foarte importantă a acestor metode de detectare a unităţilor fonematice din semnalul vocal este în domeniul recunoaşterii vorbirii. Dezvoltarea şi aprofundarea metodelor de segmentare fonematică va duce implicit şi la soluţionarea problemei recunoaşterii, arătând astfel domeniul vast de aplicabilitate şi operabilitate al acestor metode. S-au propus în acest capitol trei metode pentru segmentarea fonematică, metode ce pot fi utilizate individual sau coroborat. Prima metodă detectează grupurile de foneme din semnalul vocal pe baza textului cunoscut de la intrare, folosind segmentarea prealabilă în regiuni. A doua metodă realizează împărţirea regiunilor în subregiuni fonematice, calculând tranziţiile dintre cadrele fiecărei regiuni. A treia metodă detectează separat fonemele din regiunile multifonematice şi funcţionează pe bază de model. Avantajul acestor metode derivă din modul de abordare sincron cu frecvenţa, ceea ce le dă o notă de precizie în plus faţă de alte abordări. În acestă fază s-au realizat: a) o metodă de segmentare în grupuri de foneme a semnalului vocal pe baza textului cunoscut de la intrare; pentru aceasta s-a proiectat: - un set de reguli care impun anumite constrângeri de formă şi durată pentru fiecare grup fonematic; - un algoritm de asociere între un grup fonematic şi o secvenţă de regiuni; b) o metodă ce realizează împărţirea regiunilor în subregiuni fonematice, calculând tranziţiile dintre cadrele fiecărei regiuni; pentru aceasta s-a proiectat: - un mod de calcul a distanţei minime pătratice dintre două cadre de semnal, distanţă ce se aplică vectorilor de caracteristici bazaţi pe coeficienţi Fourier; - un algoritm de detectare a frontierelor de subregiuni pe baza tranziţiilor bruşte dintre cadre; c) o metodă ce separă fonemele din regiunile multifonematice, funcţionând pe bază de model; pentru aceasta s-au proiectat 4 algoritmi şi metode: - o metodă de modelare semiautomată a fonemelor; - un algoritm de comparare a vectorilor regiunii ţintă cu modelul; - un algoritm de regăsire a modelului fonematic şi de etichetare a regiunilor; - un algoritm de grupare a fonemelor şi segmentare în subregiuni.

5. Sinteza de voce 5.1. Modelul general al sintezei vorbirii Sinteza vorbirii presupune generarea automată a vorbirii de către un sistem automat. Din punct de vedere al realizării fizice, sinteza de voce poate fi implementată atât pe un calculator cât şi pe diverse dispozitive electronice sau de telecomunicaţii prin componente dedicate (circuite integrate, circuite programabile, microcontroler, etc.). Există două concepte de bază ce definesc sistemele de sinteză a vocii: conversia textrostire (sistemele text-to-speech), şi sinteza propriu-zisă a vorbirii. Sistemele text-to-speech (figura 5.1) pornesc de la un text de sintetizat, parcurg o fază de analiză lexicală în care sunt determinate unităţile lexicale componente (prop oziţii, cuvinte, silabe, foneme), apoi pe baza acestor unităţi lexicale vor fi generaţi anumiţi parametri acustici care vor fi utilizaţi în generarea vorbirii [Bur96]. Analiză Generare Text Rostire lexicală parametri Figura 5.1. Sistem de sinteză a vorbirii pornind de la text Ultima etapă procesuală din cadrul sistemului text-to-speech, şi anume generarea rostirii pe baza parametrilor acustici, reprezintă sinteza de voce propriu-zisă. Sistemele sintetizatoare de voce diferă deci de sistemele text-to-speech prin faptul că primele utilizează la intrare nu direct textul de sintetizat, ci parametrii acustici pe baza cărora va fi posibilă generarea rostirii. Există două faze principale în cadrul procesului de sinteză a vorbirii: 1. Faza de analiză, ce presupune înregistrarea, codificarea şi parametrizarea unor unităţi acustice într-o bază de date vocală. Unităţile acustice pe baza cărora se va realiza sinteza unui text sau a unei rostiri se preiau în general dintr-o rostire preliminară a unui vorbitor. 2. Faza de sinteză reprezintă sinteza propriu-zisă a vorbirii: se porneşte de la un text care se prelucrează şi apoi se generează semnalul vocal pe baza cunoştinţelor înmagazinate a-priori în baza de date vocală. Aceste două faze din cadrul procesului de sinteză a vorbirii sunt ilustrate în figurile următoare. Prima fază – faza de analiză – este ilustrată în figura 5.2: Rostire Segmentare Unităţi acustice Codificare - Parametrizare Figura 5.2. Faza de analiză din cadrul sintezei vorbirii 155 Unităţi acustice codificate sau parametrizate Înregistrare date Baza de date vocală

154<br />

Cap. 4. Analiza semnalului vocal<br />

4.8.6. Concluzii privitoare la contribuţiile autorului în segmentarea<br />

fonematică a semnalului vocal<br />

Metodele de segmentare fonematică a semnalului vocal sunt foarte utile în procesul de<br />

creare a bazei de date acustice, când avem de-a face cu un corpus de dimensiuni mari care<br />

trebuie segmentat şi adnotat. Cu cât aceste metode sunt mai automatizate, cu atât munca depusă<br />

de operatorul uman este mult uşurată. Metodele propuse de autor vin în întâmpinarea acestui<br />

deziderat şi aduc o contribuţie importantă în acest domeniu al analizei şi prelucrării corpusului<br />

vocal.<br />

O altă aplicaţie foarte importantă a acestor metode de detectare a unităţilor fonematice<br />

din semnalul vocal este în domeniul recunoaşterii vorbirii. Dezvoltarea şi aprofundarea<br />

metodelor de segmentare fonematică va duce implicit şi la soluţionarea problemei recunoaşterii,<br />

arătând astfel domeniul vast de aplicabilitate şi operabilitate al acestor metode.<br />

S-au propus în acest capitol trei metode pentru segmentarea fonematică, metode ce pot fi<br />

utilizate individual sau coroborat. Prima metodă detectează grupurile de foneme din semnalul<br />

vocal pe baza textului cunoscut de la intrare, folosind segmentarea prealabilă în regiuni. A doua<br />

metodă realizează împărţirea regiunilor în subregiuni fonematice, calculând tranziţiile dintre<br />

cadrele fiecărei regiuni. A treia metodă detectează separat fonemele din regiunile<br />

multifonematice şi funcţionează pe bază de model.<br />

Avantajul acestor metode derivă din modul de abordare sincron cu frecvenţa, ceea ce le<br />

dă o notă de precizie în plus faţă de alte abordări.<br />

În acestă fază s-au realizat:<br />

a) o metodă de segmentare în grupuri de foneme a semnalului vocal pe baza textului cunoscut de<br />

la intrare; pentru aceasta s-a proiectat:<br />

- un set de reguli care impun anumite constrângeri de formă şi durată pentru fiecare grup<br />

fonematic;<br />

- un algoritm de asociere între un grup fonematic şi o secvenţă de regiuni;<br />

b) o metodă ce realizează împărţirea regiunilor în subregiuni fonematice, calculând tranziţiile<br />

dintre cadrele fiecărei regiuni; pentru aceasta s-a proiectat:<br />

- un mod de calcul a distanţei minime pătratice dintre două cadre de semnal, distanţă ce<br />

se aplică vectorilor de caracteristici bazaţi pe coeficienţi Fourier;<br />

- un algoritm de detectare a frontierelor de subregiuni pe baza tranziţiilor bruşte dintre<br />

cadre;<br />

c) o metodă ce separă fonemele din regiunile multifonematice, funcţionând pe bază de model;<br />

pentru aceasta s-au proiectat 4 algoritmi şi metode:<br />

- o metodă de modelare semiautomată a fonemelor;<br />

- un algoritm de comparare a vectorilor regiunii ţintă cu modelul;<br />

- un algoritm de regăsire a modelului fonematic şi de etichetare a regiunilor;<br />

- un algoritm de grupare a fonemelor şi segmentare în subregiuni.

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!