Методы распознавания речи при защите информации Курсовая работа (проект)

Для распознавания слов в непрерывной речи были протестированы два разных подхода. В первом случае при глобальном подходе слово, которое необходимо распознать, сравнивается с каждым словом словаря. При сравнении используется, как правило, спектральное представление каждого слова. Среди различных методов этого типа динамическое программирование дало хорошие результаты.

Во втором случае в аналитическом подходе каждое слово или группа слов сначала сегментируется на более мелкие единицы. Сегменты являются слоноподобными или фонем подобными единицами. Это позволяет распознавать как по слогам, так и по уровню фонем и в то же время учитывать параметры (длительность, энергия и т. Д.), Относящиеся к просодии и, следовательно, полезные. Сегментация может основываться на нахождении публичных высказываний, которые часто расположены вблизи максимума интегральной энергии спектра. При таком подходе первым критерием сегментации является изменение энергии с течением времени. Некоторые согласные, такие как m, n, l, иногда имеют ту же энергию, что и гласные. Поэтому необходимо ввести дополнительные параметры, чтобы определить наличие гласного звука в каждом ранее определенном сегменте.

Для выявления согласных, как правило, взрывные и невзрывные согласные разделяются. Это достигается путем обнаружения паузы (дуги), соответствующей закрытию перед взрывом. Задача сложна для стартовой позиции, где лук определен только для звучных взрывных согласных. После того, как лук обнаружен, определяется изменение в спектре и тип изменения. Для установления каждой категории звуков обычно используют упорядоченные правила, основанные на информации, в зависимости от акустического и фонетического контекста. В непрерывной речи фонетическая реализация определенного высказывания зависит от нескольких факторов, включая диалект, скорость речи, способ говорящего и другие.

Заключение

В результате работы был проведен обзор литературы, чтобы найти существующие методы анализа речи. Был произведён патентный поиск устройств, которые служат для извлечения признаков речевых сигналов. Оказалось, что предложенный способ анализа речевых сигналов, основанный на обработке сигналов во временной области, сегодня не имеет аналогов. Особенностью предлагаемого метода является представление модели речевого сигнала не в аддитивной форме, как в методах спектрального анализа, а в мультипликативной. Это объясняет использование ряда Тейлора при разложении полной фазовой функции речевого сигнала на компоненты, а не на ряд Фурье. Характерной особенностью этого метода является выбор скорости изменения частоты речевого сигнала в качестве информативного параметра. Это не было сделано ранее ни в одном методе анализа речи. Огибающая речевого сигнала также была получена впервые и проведен ее спектральный анализ.