Использование малых речевых единиц при распознавании речи с помощью алгоритма DTW
Описана разработанная авторами техника автоматической сегментации речевых сигналов и DTW-распознавания русской речи с использованием малых речевых единиц. Предложено использовать дифоны, содержащие межфонемные переходы. Предлагаемые подходы реализованы в реальных программах распознавания, которые по...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Управляющие системы и машины |
|---|---|
| Дата: | 2015 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2015
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/112655 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Использование малых речевых единиц при распознавании речи с помощью алгоритма DTW / В.Ю. Шелепов, А.В. Ниценко // Управляющие системы и машины. — 2015. — № 6. — С. 74–77. — Бібліогр.: 19 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859518254723104768 |
|---|---|
| author | Шелепов, В.Ю. Ниценко, А.В. |
| author_facet | Шелепов, В.Ю. Ниценко, А.В. |
| citation_txt | Использование малых речевых единиц при распознавании речи с помощью алгоритма DTW / В.Ю. Шелепов, А.В. Ниценко // Управляющие системы и машины. — 2015. — № 6. — С. 74–77. — Бібліогр.: 19 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Управляющие системы и машины |
| description | Описана разработанная авторами техника автоматической сегментации речевых сигналов и DTW-распознавания русской речи с использованием малых речевых единиц. Предложено использовать дифоны, содержащие межфонемные переходы. Предлагаемые подходы реализованы в реальных программах распознавания, которые показывают достаточно высокий уровень надежности.
Описано розроблену авторами техніку автоматичної сегментації мовних сигналів і DTW-розпізнавання російської мови з використанням малих мовних одиниць. Запропоновано використовувати дифони, що містять міжфонемні переходи. Запропоновані підходи реалізовано в реальних програмах розпізнавання, які показують досить високий рівень надійності.
Introduction: The article describes a technique of automatic speech segmentation and DTW-recognition using minor language units, developed by the authors for Russian speech. The main tool for segmentation is a numerical analogue of the total variation. In [11, 17,19] the authors suggest using the diphones containing interphoneme transitions as the minor language units. The templates for these are used to synthesize the templates of the semantic units, i.e. words and phrases. Then the DTW algorithm (with its advantages) is applied to the recognition of a word as a whole. As the result of this procedure there is no need to pronounce the words of the vocabulary under recognition during the training, thus a possibility to set the vocabulary just in text form is created. Purpose: The purpose of the research is to reduce the size of the reference template database, and, as a consequence, the training time for a particular speaker. Results: An innovation of this research is the use of exclusively diphones, whose first sound is one of explosive (b, g, d, k, p, t), and the stationary parts of other sounds. A set of automatically generated vocabulary words’ transcriptions is organized in a tree structure, which considerably speeds up the process of recognition. The proposed approach is implemented in realrecognition software, demonstrating the high reliability.
|
| first_indexed | 2025-11-25T20:43:27Z |
| format | Article |
| fulltext |
74 УСиМ, 2015, № 6
УДК: 004.934.2
В.Ю. Шелепов, А.В. Ниценко
Использование малых речевых единиц при распознавании речи с помощью
алгоритма DTW
Описана разработанная авторами техника автоматической сегментации речевых сигналов и DTW-распознавания русской речи с ис-
пользованием малых речевых единиц. Предложено использовать дифоны, содержащие межфонемные переходы. Предлагаемые под-
ходы реализованы в реальных программах распознавания, которые показывают достаточно высокий уровень надежности.
Ключевые слова: автоматическая сегментация, дифон, стационарная часть звука, DTW-алгоритм.
Описано розроблену авторами техніку автоматичної сегментації мовних сигналів і DTW-розпізнавання російської мови з ви-
користанням малих мовних одиниць. Запропоновано використовувати дифони, що містять міжфонемні переходи. Запропоно-
вані підходи реалізовано в реальних програмах розпізнавання, які показують досить високий рівень надійності.
Ключові слова: автоматична сегментація, дифон, стаціонарна частина звуку, DTW-алгоритм.
Введение. Большинство современных работ по
распознаванию речи развивает алгоритмы, ис-
пользующие Скрытые Марковские Модели (Hid-
den Markov Models – HMM) (например, [1–5]).
В то же время внимание уделяется другому
традиционному методу, идущему от Т.К. Вин-
цюка. Это так называемый алгоритм DTW [6,
7]. Результаты настоящей статьи лежат в русле
этого подхода. В основе – принадлежащий ав-
торам метод автоматической сегментации ре-
чевого сигнала [8–10].
Разработанные алгоритмы
Используется восьмибитная запись с часто-
той дискретизации 22050 Гц. В работах [11, 17,
19] предложена технология распознавания ре-
чи, основанная на автоматической сегментации
речевого сигнала и использовании дифонов. Под
сегментацией подразумеватся разбиение сиг-
нала на отрезки, соответствующие отдельным
звукам речи. Одновременно осуществляется ав-
томатическое отнесение звуков к классам ши-
рокой фонетической классификации: W – со-
гласный, C – звонкий согласный, F – глухой
фрикативный, P – глухой взрывной (паузооб-
разный) звуки. На рис. 1 приведена визуализа-
ция сигнала, соответствующего слову «собы-
тие» с автоматической сегментацией.
Рис. 1
В качестве основного инструмента сегмен-
тации используется численный аналог полной
вариации, вычисляемый для последовательных
отрезков по 256 отсчетов:
254
1
0
i i
i
V x x
. (1)
Дифон в первоначальном смысле этого сло-
ва – отрезок сигнала между серединами участ-
ков двух соседних звуков. Используется фор-
мализованное понятие дифона – это три окна
по 368 отсчетов слева от автоматически про-
ставляемой метки между звуками и три таких
же окна справа от этой метки (368 – длина уд-
военного квазипериода для мужского голоса
средней высоты). Имя дифона – пара символов,
обозначающих соответствующие звуки. На
рис. 2 представлен результат автоматического
выделения дифона ма в слове сама.
Рис. 2
Полным колебанием называем отрезок сигна-
ла между двумя соседними локальными макси-
мумами (если максимумы не строгие, подразу-
мевается отрезок от начала первого до начала
второго). Длина полного колебания – количество
содержащихся в нем отсчетов. Каждому отрезку
в 368 отсчетов ставится в соответствие 29-мер-
ный вектор относительных частот длин полных
колебаний [11]. В процессе обучения для опре-
деленных ранее дифонов создаются представле-
ния – последовательности шести описанных век-
торов, которые рассматриваются как эталоны
УСиМ, 2015, № 6 75
соответствующих дифонов. Различные экземп-
ляры эталонов одного и того же дифона можно
усреднять, повышая их универсальность [11].
Таким образом, создается база эталонов дифо-
нов. В расчете на слитную речь она насчиты-
вает около 1700 единиц. Помимо «полных» ди-
фонов используются начальные и конечные
полудифоны длиной в три окна по 368 отсче-
тов. Их имена снабжаются знаками ноль и два
соответственно.
Использование дифонов при распознавании
представляется перспективным ввиду явления
коартикуляции – взаимовлияния соседних зву-
ков во время произнесения.
В определенном словаре для распознавания
для каждого слова автоматически создается его
транскрипция [18], и по последней строится це-
почка имен соответствующих дифонов. Напри-
мер:
далеко → даleко → д0-да-аl-lе-ек-ко-о2 (2)
(здесь твердые согласные обозначаются кирил-
лическими, а мягкие – соответствующими ла-
тинскими символами).
Ввиду автоматической сегментации можно
было бы предположить возможность, сказав
слово, распознавать соответствующую последо-
вательность дифонов и по ней восстанавливать
распознаваемое слово. Однако дифоны – слиш-
ком короткие речевые единицы, и при упомяну-
том их количестве неизбежны многочисленные
ошибки. Ситуация становится значительно бо-
лее выигрышной, если из эталонов дифонов
склеивать эталоны целых слов и распознавать
последние с использованием известного алго-
ритма DTW [12], а также [11, 15].
Таким образом, отпадает необходимость со-
здавать голосом в процессе обучения эталон
для каждого слова распознаваемого словаря.
Эти словари достаточно задавать в текстовом
виде. Совокупность автоматически создавае-
мых транскрипций слов организуется в виде
дерева, работа с которым существенно ускоря-
ет процесс DTW-распознавания [19].
Создание эталонов всех дифонов – доста-
точно долгий и трудоемкий процесс. Для этого
имеется специальная подпрограмма, предла-
гающая осуществлять его путем произнесения
набора звукосочетаний типа абба, абду, абгэ,…,
сегментация которых может осуществляться
практически безошибочно. При таком подходе
создание полной базы дифонов занимает около
часа.
Авторами разработана программа дифонного
распознавателя, которая тестировалась на слу-
чайным образом сформированных списках слов
объемом 30 тыс., взятых из словаря [13]. Число
правильных распознаваний – не менее
90 процентов.
Далее ясно, что по порядку величины коли-
чество дифонов равно квадрату количества зву-
ков. Поэтому количество эталонов должно со-
кратиться во много раз, если попытаться ис-
пользовать вместо дифонов стационарные час-
ти звуков. При этом очевидно, этого нельзя
делать относительно звонких взрывных Б, Д, Г
в твердом и мягком вариантах, ибо они разли-
чаются между собой только на переходе к сле-
дующему звуку. То же относится к глухим
взрывным К, П, Т. Для всех остальных звуков
такой подход представляется возможным.
Результаты
Авторами реализована программа распозна-
вателя, работающего с такими речевыми едини-
цами. База эталонов включает в себя эталоны
дифонов, для которых первый звук – звонкий
или глухой взрывной, а также эталоны стацио-
нарных частей гласных, невзрывных звонких со-
гласных и глухих фрикативных звуков: а, и,
о, … …в, л, м, … с, ш, … В связи с этим в общем
случае отказываемся от начальных и конечных
полудифонов. Однако сохраняются полудифо-
ны с глухими взрывными в начале слова (с
именами полных дифонов) и используются так-
же в середине слова вместо полных дифонов.
В базу включены также эталоны для квазипе-
риодических частей звонких взрывных под име-
нами б, г, д, b, g, d (совпадающие эталоны), и
эталоны серединных паузообразных частей глу-
хих взрывных под именами к, п, т, k, @, t (сов-
падающие эталоны). Здесь @ – используемый
транскрипционный символ для звука п-мягкое.
Аналогом цепочки (2) теперь будет последова-
тельность далеко – даleко – д-да-l-е-к-ко-о.
76 УСиМ, 2015, № 6
На рис. 3 изображено окно описываемой про-
граммы–распознавателя. Левое вертикальное по-
ле содержит слова из словаря для распознава-
ния в 1000 слов, правое – список кандидатов
на распознавание с указанием DTW-расстояний
до сказанного слова высокомерие, которое не-
посредственно перед этим добавлено в словарь в
текстовом виде (левое верхнее горизонтальное
поле) и для которого создан синтетический эта-
лон после нажатия кнопки Синтез фон.
Рис. 3
Отметим, что описанные программы распо-
знавания содержат функцию дообучение. В слу-
чае ошибочного распознавания пользователь
вместо распознанного слова вводит правиль-
ное. Тогда компьютер корректирует, в случае
необходимости, сегментацию и, зная прозву-
чавшие составляющие речевые единицы, ус-
редняет их и соответствующие единицы базы.
Подчеркнем две ранее используемые идеи:
использование дифонов и DTW-распознавание
слов (или слитных фраз) по эталонам, склеен-
ным из эталонов дифонов. Вторая идея может
быть сформулирована в более общем виде как
использование ограниченного числа малых ре-
чевых единиц так, что они распознаются не
сами по себе, а применяются для создания эта-
лонов смысловых речевых единиц (слова, фра-
зы), которые можно распознавать, на основе
алгоритма DTW со всеми его преимуществами.
В настоящей статье описана система распозна-
вания, использующая в качестве таких единиц
чистые звуки и лишь некоторые дифоны. Это
позволяет в разы сократить количество этало-
нов и время, затрачиваемое на обучение сис-
темы. Теперь время создания базы эталонов
для конкретного диктора – менее 10 мин.
Заключение. Изложенное будет особенно су-
щественным при обучении базы эталонов на
больших речевых банках с целью создания дик-
торонезавимого или многодикторного распозна-
вателя. При этом можно отметить также сле-
дующий факт: в эталонах слов все эталоны без-
ударных гласных в твердых сочетаниях можно
заменить одним нейтральным, например э, а в
мягких – например, и. Тогда автоматически соз-
даваемая транскрипция, например, для слова об-
новление будет выглядеть как эбнэвlеnии. Как
показывают эксперименты, распознавание при
этом остается успешным. Таким образом, отпа-
дет необходимость создания дикторонезависи-
мых эталонов для разных безударных гласных.
1. Робейко В.В., Сажок М.М. Розпізнавання спонтан-
ного мовлення на основі акустичних композитних
моделей слів у реальному часі // Штучний інтелект. –
2012. – № 4. – С. 253–263.
2. Яценко В.В., Сажок Н.Н. Система устного перево-
да спонтанных высказываний в рамках предмет-
ных областей // УСиМ. – 2013. – № 4. – С. 63–70.
3. Deshmukh S.D., Bachute M.R. Automatic Speech and
Speaker Recognition by MFCC, HMM and Vector
Quantization // Int. J. of Engineering and Innovative
Technology. – 2013. – 3, № 1. – Р. 93–98.
4. Zarrouk E., Ayed Y., Gargouri F. Hybrid continuous
speech recognition systems by HMM, MLP and SVM:
a comparative study // Int. J. of Speech Technology. –
2014. – P. 1–11.
5. Mulik V., Mane V., Jamadar I. Hidden Markov Model
Based Robust Speech Recognition // Int. J. of Innova-
tive Research in Advanced Engineering (IJIRAE). –
2015. – 2, № 2. – P. 262–271.
6. Muda L., Begam M., Elamvazuthi I. Voice Recognition
Algorithms using Mel Frequency Cepstral Coefficient
and Dynamic Time Warping (DTW) Techniques //
Journal of computing. – 2010. – 2, № 3. – P. 138–143.
7. Nandyala S.P., Kumar T.K. Hybrid HMM/DTW based
Speech Recognition with Kernel Adaptive Filtering
Method // Int. J. on Computational Sciences & Appli-
cations (IJCSA). – 2014. – 4, № 1. – P. 11–21.
8. Wang D., Lu L., Zhang H. Speech segmentation with-
out speech recognition // Proc. (ICASSP '03). – 2003. –
1. – P. 468–471.
9. Gómez J.A., Calvo M. Improvements on Automatic
Speech Segmentation at the Phonetic Level // Progress
in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vi-
sion, and Applications. – 2011. – 7042. – P. 557–564.
УСиМ, 2015, № 6 77
10. Natarajan V.A., Jothilakshmi S. Segmentation of Con-
tinuous Speech into Consonant and Vowel Units using
Formant Frequencies // Int. J. of Comp. Appl. – 2012. –
56, № 15. – P. 24–27.
11. Сегментация и дифонное распознавание речевых
сигналов / А.К. Бурибаева, Г.В. Дорохина, А.В. Ни-
ценко и др. // Тр. СПИИРАН, 2013. – Т. 31. – С. 20–
42.
12. Винцюк Т.К. Анализ, распознавание и интерпрета-
ция речевых сигналов. – Киев: Наук. думка, 1987. –
262 с.
13. Зализняк А.А. Грамматический словарь русского
языка. – М.: Русский язык, 1977. – 879 с.
14. Шелепов В.Ю., Ниценко А.В. Структурная класси-
фикация слов русского языка. Новые алгоритмы
сегментации речевого сигнала и распознавания не-
которых классов фонем, // Искусственный интел-
лект. – 2007. – 17. – С. 223–233.
15. Шелепов В.Ю. Лекции о распознавании речи, IПШI. –
Донецк: Наука i освiта, 2009. – 192 с.
16. Шелепов В.Ю., Жук А.В., Ниценко А.В. Построение
системы голосового управления компьютером на
примере задачи набора математических формул //
Искусственный интеллект. – 2010. – 3. – С. 259–267.
17. Шелепов В.Ю., Ниценко А.В., Дорохина Г.В. О рас-
познавании речи на основе межфонемных перехо-
дов // Там же. – 2012. – 1. – С. 132–139.
18. Шелепов В.Ю., Ниценко А.В. К проблеме распозна-
вания слитной речи // Там же. – 4. – С. 272–281.
19. Шелепов В.Ю., Ниценко А.В., Дорохина Г.В. О не-
которых вопросах, связанных с дифонным распо-
знаванием и распознаванием слитной речи // Там
же. – 2013. – 3. – С. 209–216.
Тел. для справок: +38 062 311-3424 (Донецк)
E-mail: vladislav.shelepov2012@yandex.ua,
frost109@yandex.ua, nav_box@mail.ru
© В.Ю. Шелепов, А.В. Ниценко, 2015
UDC: 004.934.2
V.Ju. Shelepov, A.V. Nitsenko
Using Minor Language Units for Speech Recognition with the Help of DTW Algorithm
Keywords: automatic segmentation, diphone, stationary part of sound, DTW-algorithm.
Introduction: The article describes a technique of automatic speech segmentation and DTW-recognition using minor
language units, developed by the authors for Russian speech. The main tool for segmentation is a numerical analogue of the
total variation. In [11, 17,19] the authors suggest using the diphones containing interphoneme transitions as the minor lan-
guage units. The templates for these are used to synthesize the templates of the semantic units, i.e. words and phrases. Then
the DTW algorithm (with its advantages) is applied to the recognition of a word as a whole. As the result of this procedure
there is no need to pronounce the words of the vocabulary under recognition during the training, thus a possibility to set the
vocabulary just in text form is created.
Purpose: The purpose of the research is to reduce the size of the reference template database, and, as a consequence, the
training time for a particular speaker.
Results: An innovation of this research is the use of exclusively diphones, whose first sound is one of explosive (b, g, d, k,
p, t), and the stationary parts of other sounds. A set of automatically generated vocabulary words’ transcriptions is organized
in a tree structure, which considerably speeds up the process of recognition. The proposed approach is implemented in real-
recognition software, demonstrating the high reliability.
Внимание !
Авторы статей обязательно должны подать структурированную
(Introduction, Purpose, Methods, Results, Conclusion) расширенную ан-
нотацию на английском до одной стр. текста через два интервала,
информацию об авторах на английском и, кроме пристатейного спи-
ска литературы (на языке статьи), список литературы в транслитера-
ции (с указанием в скобках перевода на англ. названия ссылки).
<<
/ASCII85EncodePages false
/AllowTransparency false
/AutoPositionEPSFiles true
/AutoRotatePages /None
/Binding /Left
/CalGrayProfile (Dot Gain 20%)
/CalRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1)
/CalCMYKProfile (U.S. Web Coated \050SWOP\051 v2)
/sRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1)
/CannotEmbedFontPolicy /Error
/CompatibilityLevel 1.4
/CompressObjects /Tags
/CompressPages true
/ConvertImagesToIndexed true
/PassThroughJPEGImages true
/CreateJobTicket false
/DefaultRenderingIntent /Default
/DetectBlends true
/DetectCurves 0.0000
/ColorConversionStrategy /CMYK
/DoThumbnails false
/EmbedAllFonts true
/EmbedOpenType false
/ParseICCProfilesInComments true
/EmbedJobOptions true
/DSCReportingLevel 0
/EmitDSCWarnings false
/EndPage -1
/ImageMemory 1048576
/LockDistillerParams false
/MaxSubsetPct 100
/Optimize true
/OPM 1
/ParseDSCComments true
/ParseDSCCommentsForDocInfo true
/PreserveCopyPage true
/PreserveDICMYKValues true
/PreserveEPSInfo true
/PreserveFlatness true
/PreserveHalftoneInfo false
/PreserveOPIComments true
/PreserveOverprintSettings true
/StartPage 1
/SubsetFonts true
/TransferFunctionInfo /Apply
/UCRandBGInfo /Preserve
/UsePrologue false
/ColorSettingsFile ()
/AlwaysEmbed [ true
]
/NeverEmbed [ true
]
/AntiAliasColorImages false
/CropColorImages true
/ColorImageMinResolution 300
/ColorImageMinResolutionPolicy /OK
/DownsampleColorImages true
/ColorImageDownsampleType /Bicubic
/ColorImageResolution 300
/ColorImageDepth -1
/ColorImageMinDownsampleDepth 1
/ColorImageDownsampleThreshold 1.50000
/EncodeColorImages true
/ColorImageFilter /DCTEncode
/AutoFilterColorImages true
/ColorImageAutoFilterStrategy /JPEG
/ColorACSImageDict <<
/QFactor 0.15
/HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1]
>>
/ColorImageDict <<
/QFactor 0.15
/HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1]
>>
/JPEG2000ColorACSImageDict <<
/TileWidth 256
/TileHeight 256
/Quality 30
>>
/JPEG2000ColorImageDict <<
/TileWidth 256
/TileHeight 256
/Quality 30
>>
/AntiAliasGrayImages false
/CropGrayImages true
/GrayImageMinResolution 300
/GrayImageMinResolutionPolicy /OK
/DownsampleGrayImages true
/GrayImageDownsampleType /Bicubic
/GrayImageResolution 300
/GrayImageDepth -1
/GrayImageMinDownsampleDepth 2
/GrayImageDownsampleThreshold 1.50000
/EncodeGrayImages true
/GrayImageFilter /DCTEncode
/AutoFilterGrayImages true
/GrayImageAutoFilterStrategy /JPEG
/GrayACSImageDict <<
/QFactor 0.15
/HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1]
>>
/GrayImageDict <<
/QFactor 0.15
/HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1]
>>
/JPEG2000GrayACSImageDict <<
/TileWidth 256
/TileHeight 256
/Quality 30
>>
/JPEG2000GrayImageDict <<
/TileWidth 256
/TileHeight 256
/Quality 30
>>
/AntiAliasMonoImages false
/CropMonoImages true
/MonoImageMinResolution 1200
/MonoImageMinResolutionPolicy /OK
/DownsampleMonoImages true
/MonoImageDownsampleType /Bicubic
/MonoImageResolution 1200
/MonoImageDepth -1
/MonoImageDownsampleThreshold 1.50000
/EncodeMonoImages true
/MonoImageFilter /CCITTFaxEncode
/MonoImageDict <<
/K -1
>>
/AllowPSXObjects false
/CheckCompliance [
/None
]
/PDFX1aCheck false
/PDFX3Check false
/PDFXCompliantPDFOnly false
/PDFXNoTrimBoxError true
/PDFXTrimBoxToMediaBoxOffset [
0.00000
0.00000
0.00000
0.00000
]
/PDFXSetBleedBoxToMediaBox true
/PDFXBleedBoxToTrimBoxOffset [
0.00000
0.00000
0.00000
0.00000
]
/PDFXOutputIntentProfile ()
/PDFXOutputConditionIdentifier ()
/PDFXOutputCondition ()
/PDFXRegistryName ()
/PDFXTrapped /False
/CreateJDFFile false
/Description <<
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
/BGR <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>
/CHS <FEFF4f7f75288fd94e9b8bbe5b9a521b5efa7684002000410064006f006200650020005000440046002065876863900275284e8e9ad88d2891cf76845370524d53705237300260a853ef4ee54f7f75280020004100630072006f0062006100740020548c002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee553ca66f49ad87248672c676562535f00521b5efa768400200050004400460020658768633002>
/CHT <FEFF4f7f752890194e9b8a2d7f6e5efa7acb7684002000410064006f006200650020005000440046002065874ef69069752865bc9ad854c18cea76845370524d5370523786557406300260a853ef4ee54f7f75280020004100630072006f0062006100740020548c002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee553ca66f49ad87248672c4f86958b555f5df25efa7acb76840020005000440046002065874ef63002>
/CZE <FEFF005400610074006f0020006e006100730074006100760065006e00ed00200070006f0075017e0069006a007400650020006b0020007600790074007600e101590065006e00ed00200064006f006b0075006d0065006e0074016f002000410064006f006200650020005000440046002c0020006b00740065007200e90020007300650020006e0065006a006c00e90070006500200068006f006400ed002000700072006f0020006b00760061006c00690074006e00ed0020007400690073006b00200061002000700072006500700072006500730073002e002000200056007900740076006f01590065006e00e900200064006f006b0075006d0065006e007400790020005000440046002000620075006400650020006d006f017e006e00e90020006f007400650076015900ed007400200076002000700072006f006700720061006d0065006300680020004100630072006f00620061007400200061002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e0030002000610020006e006f0076011b006a016100ed00630068002e>
/DAN <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>
/DEU <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>
/ESP <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>
/ETI <FEFF004b00610073007500740061006700650020006e0065006900640020007300e4007400740065006900640020006b00760061006c006900740065006500740073006500200074007200fc006b006900650065006c007300650020007000720069006e00740069006d0069007300650020006a0061006f006b007300200073006f00620069006c0069006b0065002000410064006f006200650020005000440046002d0064006f006b0075006d0065006e00740069006400650020006c006f006f006d006900730065006b0073002e00200020004c006f006f0064007500640020005000440046002d0064006f006b0075006d0065006e00740065002000730061006100740065002000610076006100640061002000700072006f006700720061006d006d006900640065006700610020004100630072006f0062006100740020006e0069006e0067002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e00300020006a00610020007500750065006d006100740065002000760065007200730069006f006f006e00690064006500670061002e000d000a>
/FRA <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>
/GRE <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>
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
/HRV (Za stvaranje Adobe PDF dokumenata najpogodnijih za visokokvalitetni ispis prije tiskanja koristite ove postavke. Stvoreni PDF dokumenti mogu se otvoriti Acrobat i Adobe Reader 5.0 i kasnijim verzijama.)
/HUN <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>
/ITA <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>
/JPN <FEFF9ad854c18cea306a30d730ea30d730ec30b951fa529b7528002000410064006f0062006500200050004400460020658766f8306e4f5c6210306b4f7f75283057307e305930023053306e8a2d5b9a30674f5c62103055308c305f0020005000440046002030d530a130a430eb306f3001004100630072006f0062006100740020304a30883073002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee5964d3067958b304f30533068304c3067304d307e305930023053306e8a2d5b9a306b306f30d530a930f330c8306e57cb30818fbc307f304c5fc59808306730593002>
/KOR <FEFFc7740020c124c815c7440020c0acc6a9d558c5ec0020ace0d488c9c80020c2dcd5d80020c778c1c4c5d00020ac00c7a50020c801d569d55c002000410064006f0062006500200050004400460020bb38c11cb97c0020c791c131d569b2c8b2e4002e0020c774b807ac8c0020c791c131b41c00200050004400460020bb38c11cb2940020004100630072006f0062006100740020bc0f002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e00300020c774c0c1c5d0c11c0020c5f40020c2180020c788c2b5b2c8b2e4002e>
/LTH <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>
/LVI <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>
/NLD (Gebruik deze instellingen om Adobe PDF-documenten te maken die zijn geoptimaliseerd voor prepress-afdrukken van hoge kwaliteit. De gemaakte PDF-documenten kunnen worden geopend met Acrobat en Adobe Reader 5.0 en hoger.)
/NOR <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>
/POL <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>
/PTB <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>
/RUM <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>
/RUS <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>
/SKY <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>
/SLV <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>
/SUO <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>
/SVE <FEFF0041006e007600e4006e00640020006400650020006800e4007200200069006e0073007400e4006c006c006e0069006e006700610072006e00610020006f006d002000640075002000760069006c006c00200073006b006100700061002000410064006f006200650020005000440046002d0064006f006b0075006d0065006e007400200073006f006d002000e400720020006c00e4006d0070006c0069006700610020006600f60072002000700072006500700072006500730073002d007500740073006b00720069006600740020006d006500640020006800f600670020006b00760061006c0069007400650074002e002000200053006b006100700061006400650020005000440046002d0064006f006b0075006d0065006e00740020006b0061006e002000f600700070006e00610073002000690020004100630072006f0062006100740020006f00630068002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e00300020006f00630068002000730065006e006100720065002e>
/TUR <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>
/UKR <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>
/ENU (Use these settings to create Adobe PDF documents best suited for high-quality prepress printing. Created PDF documents can be opened with Acrobat and Adobe Reader 5.0 and later.)
>>
/Namespace [
(Adobe)
(Common)
(1.0)
]
/OtherNamespaces [
<<
/AsReaderSpreads false
/CropImagesToFrames true
/ErrorControl /WarnAndContinue
/FlattenerIgnoreSpreadOverrides false
/IncludeGuidesGrids false
/IncludeNonPrinting false
/IncludeSlug false
/Namespace [
(Adobe)
(InDesign)
(4.0)
]
/OmitPlacedBitmaps false
/OmitPlacedEPS false
/OmitPlacedPDF false
/SimulateOverprint /Legacy
>>
<<
/AddBleedMarks false
/AddColorBars false
/AddCropMarks false
/AddPageInfo false
/AddRegMarks false
/ConvertColors /ConvertToCMYK
/DestinationProfileName ()
/DestinationProfileSelector /DocumentCMYK
/Downsample16BitImages true
/FlattenerPreset <<
/PresetSelector /MediumResolution
>>
/FormElements false
/GenerateStructure false
/IncludeBookmarks false
/IncludeHyperlinks false
/IncludeInteractive false
/IncludeLayers false
/IncludeProfiles false
/MultimediaHandling /UseObjectSettings
/Namespace [
(Adobe)
(CreativeSuite)
(2.0)
]
/PDFXOutputIntentProfileSelector /DocumentCMYK
/PreserveEditing true
/UntaggedCMYKHandling /LeaveUntagged
/UntaggedRGBHandling /UseDocumentProfile
/UseDocumentBleed false
>>
]
>> setdistillerparams
<<
/HWResolution [2400 2400]
/PageSize [612.000 792.000]
>> setpagedevice
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-112655 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0130-5395 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-25T20:43:27Z |
| publishDate | 2015 |
| publisher | Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Шелепов, В.Ю. Ниценко, А.В. 2017-01-25T19:18:57Z 2017-01-25T19:18:57Z 2015 Использование малых речевых единиц при распознавании речи с помощью алгоритма DTW / В.Ю. Шелепов, А.В. Ниценко // Управляющие системы и машины. — 2015. — № 6. — С. 74–77. — Бібліогр.: 19 назв. — рос. 0130-5395 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/112655 004.934.2 Описана разработанная авторами техника автоматической сегментации речевых сигналов и DTW-распознавания русской речи с использованием малых речевых единиц. Предложено использовать дифоны, содержащие межфонемные переходы. Предлагаемые подходы реализованы в реальных программах распознавания, которые показывают достаточно высокий уровень надежности. Описано розроблену авторами техніку автоматичної сегментації мовних сигналів і DTW-розпізнавання російської мови з використанням малих мовних одиниць. Запропоновано використовувати дифони, що містять міжфонемні переходи. Запропоновані підходи реалізовано в реальних програмах розпізнавання, які показують досить високий рівень надійності. Introduction: The article describes a technique of automatic speech segmentation and DTW-recognition using minor language units, developed by the authors for Russian speech. The main tool for segmentation is a numerical analogue of the total variation. In [11, 17,19] the authors suggest using the diphones containing interphoneme transitions as the minor language units. The templates for these are used to synthesize the templates of the semantic units, i.e. words and phrases. Then the DTW algorithm (with its advantages) is applied to the recognition of a word as a whole. As the result of this procedure there is no need to pronounce the words of the vocabulary under recognition during the training, thus a possibility to set the vocabulary just in text form is created. Purpose: The purpose of the research is to reduce the size of the reference template database, and, as a consequence, the training time for a particular speaker. Results: An innovation of this research is the use of exclusively diphones, whose first sound is one of explosive (b, g, d, k, p, t), and the stationary parts of other sounds. A set of automatically generated vocabulary words’ transcriptions is organized in a tree structure, which considerably speeds up the process of recognition. The proposed approach is implemented in realrecognition software, demonstrating the high reliability. ru Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Управляющие системы и машины Информационные речевые технологии Использование малых речевых единиц при распознавании речи с помощью алгоритма DTW Використання малих мовних одиниць при розпізнаванні мови за допомогою алгоритму DTW Using Minor Language Units for Speech Recognition with the Help of DTW Algorithm Article published earlier |
| spellingShingle | Использование малых речевых единиц при распознавании речи с помощью алгоритма DTW Шелепов, В.Ю. Ниценко, А.В. Информационные речевые технологии |
| title | Использование малых речевых единиц при распознавании речи с помощью алгоритма DTW |
| title_alt | Використання малих мовних одиниць при розпізнаванні мови за допомогою алгоритму DTW Using Minor Language Units for Speech Recognition with the Help of DTW Algorithm |
| title_full | Использование малых речевых единиц при распознавании речи с помощью алгоритма DTW |
| title_fullStr | Использование малых речевых единиц при распознавании речи с помощью алгоритма DTW |
| title_full_unstemmed | Использование малых речевых единиц при распознавании речи с помощью алгоритма DTW |
| title_short | Использование малых речевых единиц при распознавании речи с помощью алгоритма DTW |
| title_sort | использование малых речевых единиц при распознавании речи с помощью алгоритма dtw |
| topic | Информационные речевые технологии |
| topic_facet | Информационные речевые технологии |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/112655 |
| work_keys_str_mv | AT šelepovvû ispolʹzovaniemalyhrečevyhedinicpriraspoznavaniirečispomoŝʹûalgoritmadtw AT nicenkoav ispolʹzovaniemalyhrečevyhedinicpriraspoznavaniirečispomoŝʹûalgoritmadtw AT šelepovvû vikoristannâmalihmovnihodinicʹprirozpíznavannímovizadopomogoûalgoritmudtw AT nicenkoav vikoristannâmalihmovnihodinicʹprirozpíznavannímovizadopomogoûalgoritmudtw AT šelepovvû usingminorlanguageunitsforspeechrecognitionwiththehelpofdtwalgorithm AT nicenkoav usingminorlanguageunitsforspeechrecognitionwiththehelpofdtwalgorithm |