Teza doctorat (pdf) - Universitatea Tehnică
Teza doctorat (pdf) - Universitatea Tehnică Teza doctorat (pdf) - Universitatea Tehnică
D(x,y) 255 m0 || H ( e x m j 256 256 ) | | H ( e ) || y 80 m j unde: - x este indexul cadrului curent, - y este indexul cadrului precedent sau următor, m j x e Cap. 4. Analiza semnalului vocal (4.49) 256 - ( ) H este răspunsul în frecvenţă evaluat pentru cadrul x în punctele exp(jπm/256) pentru 0 ≤ m ≤ 255. În continuare, se ia decizia de a grupa cadrul curent cu cadre din trecut, dacă: max(D(x,y)) < min(D(x,v)) , cu x-4 ≤y ≤ x-2, x+2 ≤ v ≤ x+4 (4.50) şi decizia de a cumula cadrul curent cu cadrele următoare dacă: min(D(x,y)) > max(D(x,v)) , cu x-4 ≤ y ≤ x-2, x+2 ≤ v ≤ x+4 (4.51) Dacă niciuna dintre cele două condiţii nu este îndeplinită, nu se realizează gruparea cu alte cadre. După ce fiecare cadru este asociat într-unul din cele trei moduri posibile, se stabileşte o graniţă a segmentului când apar schimbări de asociere pentru cadrul curent (din trecu t către viitor). Localizarea graniţei este la primul eşantion al cadrului unde se realizează tranziţia. Postprocesarea elimină graniţele care apar în mijlocul segmentelor de linişte. 4.3.4.2. Detectarea graniţelor prin metoda S/U/V Acest algoritm de segmentare se bazează pe rezultatele algoritmului de detectare S/U/V, calculând graniţele de segment prin cumularea cadrelor de acelaşi tip. Cadrele mai mici ca lungime se pot compacta cu vecinii, chiar dacă sunt de tipuri diferite. Se pot formula următoarele reguli de modificare a segmentării [Chi00]: Tabelul 4.1. Setul de reguli pentru calculul segmentării finale Pattern iniţial Condiţii Pattern final VUS L(V)> 100 ms L(U)< 25 ms VVS XSY L(S)< 10 ms XXS SUV L(U)< 7.5 ms SSV XUY L(U)< 10 ms (X=S)? XYY : XXY În tabelul 4.1, X şi Y sunt segmente oarecare, S = Silence, U = Unvoiced, V = Voiced. Graniţele dintre segmente apar atunci când apar tranziţiile ( i , j ) { 0, 1, 2}, i j în detectorul S/U/V. Graniţa este marcată la primul eşantion al noului segment.
4.3.5. Segmentarea finală 81 Cap. 4. Analiza semnalului vocal Procesul final de segmentare ţine cont de rezultatele segmentării spectrale şi ale segmentării S/U/V. La început, toate graniţele obţinute prin algoritmul S/U/V sunt marcate ca şi graniţe în segmentarea finală. O graniţă determinată în algoritmul spectral, care apare în mijlocul unui segment vocal, aşa cum a fost el determinat prin algoritmul S/U/V, va face parte din rezultatul final numai dacă graniţa apare la un cadru localizat la distanţă de cele puţin două cadre faţă de graniţa segmentului de tip S, U sau V. Această „regulă de două cadre” previne marcarea prin cei doi algoritmi a aceloraşi graniţe ca şi graniţe separate, dar foarte apropiate una de alta. Graniţele spectrale care apar în mijlocul segmentelor nesonore sunt ignorate. Aceasta se realizează în cazul analizei cu un sistem care nu conţine pattern-uri pentru consoane duble. Pentru limbile care conţin astfel de pattern-uri (cum ar fi limba engleză), aceste graniţe spectrale din interiorul segmentelor nesonore vor trebui incluse în rezultatul final al segmentării. 4.3.6. Etichetarea segmentelor Etichetarea segmentelor constă în atribuirea corectă a unei etichete - corespunzând unei categorii de segment din cele prezentate anterior - unui segment oarecare detectat de algoritmul de segmentare. Algoritmul pentru etichetare examinează mai întâi rezultatele S/U/V pentru fiecare segment. Dacă segmentul este sonor ( voiced), poate fi etichetat ca vocală, semivocală, nazală, fricativă sonoră sau bandă sonoră. Dacă segmentul este nesonor (unvoiced), el poate fi etichetat ca stop nesonor sau fricativă nesonoră. Dacă segmentul este o regiune de linişte (silence), poate fi etichetat doar ca şi segment de linişte. Pentru un segment dat se calculează un scor al fiecărei caracteristici, mediat pe toată lungimea segmentului. De exemplu, dacă un segment este nesonor atunci se calculează scorurile pentru stopurile nesonore USS(i) şi fricativele nesonore UFS(i) pentru fiecare cadru din acel segment, iar apoi se mediază valorile obţinute. Pentru acest segment nesonor, nu e necesar să fie calculate estimările medii pentru vocale EVmed(i), nazale ENmed(i), semivocale ESVmed(i), bandă sonoră EBSmed(i) şi fricative sonore EFSmed(i). Dacă segmentul este sonor, se calculează estimările medii de caracteristici EVmed(i), ENmed(i), ESVmed(i), EBSmed(i), EFSmed(i), dar nu se mai calculează estimările USSmed(i) şi UFSmed(i). De exemplu, estimarea medie a stopului nesonor USSmed (i) este dată de [Chi00]: unde: 1 USS med ( j) USS( i) (4.52) b a 1 b ia - a este indexul cadrului de început al segmentului j, - b este indexul final în segmentul j. Estimările medii pentru restul caracteristicilor sunt calculate în aceeaşi manieră.
- Page 48 and 49: 30 Cap. 3. Procesarea digitală a s
- Page 50 and 51: 1) Analiza spectrală a vocalelor p
- Page 52 and 53: 3) Analiza spectrală a sunetelor e
- Page 54 and 55: Figura 3.25. Cazul A. Semnalul x(t)
- Page 56 and 57: Figura 3.31. Cazul C. Semnal audio
- Page 58 and 59: Figura 3.39. Litera A din cuvântul
- Page 60 and 61: 11) Analiza spectrală a sunetelor
- Page 62 and 63: Figura 3.55. Vocala U -FM. In acest
- Page 64 and 65: 46 Cap. 3. Procesarea digitală a s
- Page 66 and 67: Vocala O : Figura 3.68. Vocala O se
- Page 68 and 69: 50 Cap. 3. Procesarea digitală a s
- Page 70 and 71: 52 Cap. 3. Procesarea digitală a s
- Page 72 and 73: 4. Analiza semnalului vocal După p
- Page 74 and 75: Figura 4.2. Structura spectrală a
- Page 76 and 77: Amplitudinea medie pentru N eşanti
- Page 78 and 79: 4.2.2. Analiza în domeniul frecven
- Page 80 and 81: F0 Excitaţie Figura 4.5. Modelul p
- Page 82 and 83: 64 Cap. 4. Analiza semnalului vocal
- Page 84 and 85: 4.3. Segmentarea semnalului vocal 6
- Page 86 and 87: 68 Cap. 4. Analiza semnalului vocal
- Page 88 and 89: 70 Cap. 4. Analiza semnalului vocal
- Page 90 and 91: 1 BNP mean p( n) (4.23) 20 20 n1
- Page 92 and 93: 74 Cap. 4. Analiza semnalului vocal
- Page 94 and 95: 0, RN( i) T upper EN(i) 1, RN( i)
- Page 96 and 97: 78 Cap. 4. Analiza semnalului vocal
- Page 100 and 101: 82 Cap. 4. Analiza semnalului vocal
- Page 102 and 103: 84 Cap. 4. Analiza semnalului vocal
- Page 104 and 105: 86 Cap. 4. Analiza semnalului vocal
- Page 106 and 107: 3. Regiune de tip vocală sonoră (
- Page 108 and 109: 90 Cap. 4. Analiza semnalului vocal
- Page 110 and 111: 92 Cap. 4. Analiza semnalului vocal
- Page 112 and 113: 4.4.2.3.1. Detectarea subregiunilor
- Page 114 and 115: 96 Cap. 4. Analiza semnalului vocal
- Page 116 and 117: 4.4.2.5. Detectarea categoriei Tran
- Page 118 and 119: Detectorul regiunii tranzitorii den
- Page 120 and 121: 102 Cap. 4. Analiza semnalului voca
- Page 122 and 123: Algoritmul de compactare în acest
- Page 124 and 125: 106 Cap. 4. Analiza semnalului voca
- Page 126 and 127: 108 Cap. 4. Analiza semnalului voca
- Page 128 and 129: 110 Cap. 4. Analiza semnalului voca
- Page 130 and 131: Punctul pivot se determină conform
- Page 132 and 133: 4.6.1.3. Detectarea maximelor de pe
- Page 134 and 135: 116 Cap. 4. Analiza semnalului voca
- Page 136 and 137: 118 Cap. 4. Analiza semnalului voca
- Page 138 and 139: 120 Cap. 4. Analiza semnalului voca
- Page 140 and 141: 4.7.3. Segmentarea bazată pe proba
- Page 142 and 143: 124 Cap. 4. Analiza semnalului voca
- Page 144 and 145: 126 Cap. 4. Analiza semnalului voca
- Page 146 and 147: 128 Cap. 4. Analiza semnalului voca
4.3.5. Segmentarea finală<br />
81<br />
Cap. 4. Analiza semnalului vocal<br />
Procesul final de segmentare ţine cont de rezultatele segmentării spectrale şi ale<br />
segmentării S/U/V.<br />
La început, toate graniţele obţinute prin algoritmul S/U/V sunt marcate ca şi graniţe în<br />
segmentarea finală. O graniţă determinată în algoritmul spectral, care apare în mijlocul unui<br />
segment vocal, aşa cum a fost el determinat prin algoritmul S/U/V, va face parte din rezultatul<br />
final numai dacă graniţa apare la un cadru localizat la distanţă de cele puţin două cadre faţă de<br />
graniţa segmentului de tip S, U sau V. Această „regulă de două cadre” previne marcarea prin cei<br />
doi algoritmi a aceloraşi graniţe ca şi graniţe separate, dar foarte apropiate una de alta.<br />
Graniţele spectrale care apar în mijlocul segmentelor nesonore sunt ignorate. Aceasta se<br />
realizează în cazul analizei cu un sistem care nu conţine pattern-uri pentru consoane duble.<br />
Pentru limbile care conţin astfel de pattern-uri (cum ar fi limba engleză), aceste graniţe spectrale<br />
din interiorul segmentelor nesonore vor trebui incluse în rezultatul final al segmentării.<br />
4.3.6. Etichetarea segmentelor<br />
Etichetarea segmentelor constă în atribuirea corectă a unei etichete - corespunzând unei<br />
categorii de segment din cele prezentate anterior - unui segment oarecare detectat de algoritmul<br />
de segmentare.<br />
Algoritmul pentru etichetare examinează mai întâi rezultatele S/U/V pentru fiecare<br />
segment. Dacă segmentul este sonor ( voiced), poate fi etichetat ca vocală, semivocală, nazală,<br />
fricativă sonoră sau bandă sonoră. Dacă segmentul este nesonor (unvoiced), el poate fi etichetat<br />
ca stop nesonor sau fricativă nesonoră. Dacă segmentul este o regiune de linişte (silence), poate<br />
fi etichetat doar ca şi segment de linişte.<br />
Pentru un segment dat se calculează un scor al fiecărei caracteristici, mediat pe toată<br />
lungimea segmentului. De exemplu, dacă un segment este nesonor atunci se calculează scorurile<br />
pentru stopurile nesonore USS(i) şi fricativele nesonore UFS(i) pentru fiecare cadru din acel<br />
segment, iar apoi se mediază valorile obţinute. Pentru acest segment nesonor, nu e necesar să fie<br />
calculate estimările medii pentru vocale EVmed(i), nazale ENmed(i), semivocale ESVmed(i), bandă<br />
sonoră EBSmed(i) şi fricative sonore EFSmed(i).<br />
Dacă segmentul este sonor, se calculează estimările medii de caracteristici EVmed(i),<br />
ENmed(i), ESVmed(i), EBSmed(i), EFSmed(i), dar nu se mai calculează estimările USSmed(i) şi<br />
UFSmed(i).<br />
De exemplu, estimarea medie a stopului nesonor USSmed (i) este dată de [Chi00]:<br />
unde:<br />
1<br />
USS med ( j)<br />
USS(<br />
i)<br />
(4.52)<br />
b a<br />
1<br />
b<br />
<br />
ia<br />
- a este indexul cadrului de început al segmentului j,<br />
- b este indexul final în segmentul j.<br />
Estimările medii pentru restul caracteristicilor sunt calculate în aceeaşi manieră.
Change language