Brevet FR2627887A1 — publié le 19890901

26Z7887 - La présente invention concerne, en général, des systèmes de reconnaissance de parole et, en particulier, un système de reconnais- sance de parole utilisant des modèles, dans lequel chacun de ces mo- dèles est produit par l'addition sélective de bruit pour augmenter la probabilité de reconnaissance de parole. On constate que le domaine de la reconnaissance de parole en général a été largement exploré au cours des dernières années et que des systèmes de reconnaissance de parole ont été employés sous de nombreuses formes. Le principe de reconnaissance de parole Implique que l'information obtenue dans un son parlé puisse être directement utilisée pour actionner un ordinateur ou d'autres équipements. Pour l'essèntiel, la technique antérieure considérait qu'un élément clé de reconnaissance de l'information contenue dans un son parlé était la répartition de l'énergie par rapport à la fréquence. Les fréquences de formants sont celles o les crêtes d'énergie sont particulièrement importantes. Les fréquences de formants sont les résonances acousti- ques de la cavité buccale et sont commandées par la langue, la mâ- choire et les lèvres. Pour un auditeur humain, la détermination des deux ou trois premières fréquences de formants est généralement suf- fisante pour reconnaître les sons des voyelles. De cette manière, les machines de reconnaissance connues comprenaient-certains moyens pour déterminer le spectre d'amplitude ou de puissance du signal de parole entrant. La première étape de la reconnaissance de parole est appelée prétraitement, car elle transforme un signal de parole en des carac- téristiques ou des paramètres qui sont reconnaissables et qui ramè- nent le flux de données à des proportions en permettant le traite- ment. Par conséquent, l'un des moyens pour y parvenir consiste à me- surer la fréquence de passage par zéro du signal dans plusieurs ban- des de fréquenees larges, pour donner- une estimation des fréquences de formants dans ces bandes. Un autre moyen consiste à représenter le signal de parole en termes de paramètres du filtre dont le spectre correspond le mieux à -2- celui du signal de parole d'entrée. Cette technique est connue sous le nom de codage linéaire prédictif'(CLP). Le codage linéaire prédic- tif ou CLP a gagné en popularité en raison de son efficacité, de sa précision et de sa simplicité. On établit une moyenne des caractéris- tiques de reconnaissance extraites de la parole sur 10 à 40 millise- condes, puis on les échantillonne entre 50 et 100 fois par seconde. Les paramètres utilisés pour représenter la parole dans le but d'une reconnaissance peuvent être directement ou indirectement fonction du spectre d'amplitude ou de puissance. Les fréquences de formants et les coefficients de filtre de prédiction linéaire sont des exemples de paramètres qui sont indirectement fonction du spectre de parole. D'autres exemples sont les paramètres spectraux et les pa- rameètres du rapport de surface logarithmique. Dans ces cas et dans la plupart des autres cas, les paramètres de parole utilisés pour la re- connaissance sont ou peuvent être dérivés de paramètres spectraux. La présente invention concerne l'addition sélective de bruit aux paramè- tres spectraux produisant des paramètres de reconnaissance de parole. La présente invention s'applique à toutes les formes de reconnaissan- ce de parole utilisant des paramètres de parole qui sont ou peuvent être dérivés de paramètres spectraux. En tout état de cause, l'une des approches les plus couran- tes de la reconnaissance de parole par le passé a été l'utilisation de modèles pour réaliser une adaptation. Dans cette approche, des mots sont typiquement présentés sous la forme de séquences de paramè- tres. La reconnaissance est réalisée en utilisant une mesure de simi- larité prédéfinie pour comparer l'élément de modèle inconnu avec des modèles mémorisés. Dans de nombreux cas, des algorithmes d'alignement dans le temps sont utilisés pour tenir compte de la variation de la fréquence de production des mots. Des systèmes d'adaptation à des mo- dèles permettent donc d'atteindre une efficacité élevée avec un cor- pus réduit de mots acoustiquement distincts. Certains chercheurs se sont penchés sur l'aptitude de tels systèmes à effectuer, à terme, une distinction phonétique fine parmi un vaste éventail de locuteurs. On se reportera, par exemple, à l'article intitulé "Performing Fine Phonetic Distinctions: Templates versus Features in Variability and - 3 - Invariance in Speech Processes" de J.S. Perkel et D.H. Klatt, édi- teurs, Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum-Associates, 1985, au- teurs R.A. Cole, R.M. Stern et M.J. Lasry. Comme solution de remplacement, beaucoup proposent une.ap- proche de la reconnaissance de parole basée sur les caractéristiques, selon laquelle il faut d'abord identifier un groupe de caractéristi- ques acoustiques contenant l'information phonétiquement pertinente contenue dans le signal de.parole. Avec ces éléments, des algorithmes peuvent être créés pour' extraire les caractéristiques du signal de parole. Un classeur est alors utilisé pour combiner les caractéristi- ques et prendre une décision de reconnaissance. Certains estiment qu'un système basé sur les caractéristiques est plus capable d'effec- tuer des distinctions phonétiques fines qu'un système d'adaptation à des modèles et qu'il lui est donc intrinsèquement supérieur. Dans tous les cas, l'adaptation à des modèles est une technique-souvent utilisée pour la reconnaissance des formes, auquel cas une inconnue est comparée à des prototypes pour déterminer celui auquel elle res- semble le plus. Selon cette définition, des reconnaissances de parole basées sur les caractéristiques et utilisant des modèles Gaussiens à plu- sieurs variables pour effectuer une classification réalisent égale- ment une adaptation à des modèles. Dans ce cas, le classeur statisti- que utilise simplement un vecteur cd or mistqu sIose cnfkiguratirn.De même, si l'on prend l'amplitude spectrale et les coefficients de CLP comme caractéristiques, les techniques basées sur le spectre sont également basées sur les caractéristiques. En ce qui concerne l'utilisation, les systèmes d'adaptation à des modèles et les systèmes basés sur les caractéristiques consti- tuent véritablement différents points d'un même continuum. L'un des problèmes les plus complexes posés par l'approche de l'adaptation à des modèles réside dans la difficuIté à définir des mesures de dis- tance suffisamment sensibles pour effectuer des distinctions phonéti- ques fines, mais suffisamment insensibles aux variations spectrales non pertinentes. Ce problème se manifeste notamment par une importance exces- 4 -- 2627887 sive accordée à des variations négligeables entre les trames dans le spectre d'une voyelle longue et stable. Par conséquent, les systèmes connus, conscients de ce type de problèmes, ont proposé-plusieurs mé- triques de distances qui sont censées être sensibles aux distances phonétiques et qui sont insensibles aux écarts acoustiques non pertinents. On se reportera, par exemple, à l'article intitulé "Prediction of Perceived Phonetic Distance from Critical Band Spectra" de D.H. Klatt, publié dans Procedures ICASSP-82, Catalogue IEEE no CH1746-7, pages 1278 à 1281, 1982. Dans tous les cas, pour mieux comprendre les systèmes de transmission de parole, on se réfèrera à Proceedings of the IEEE, no- vembre 1985, volume 73, no 11, pages 1537 à 1696. Cette publication du IEEE présente divers articles consacrés aux systèmes de transmis- sion de parole homme-machine et donne un bon aperçu des problèmes particuliers qu'ils posent. On comprendra qu'un des principaux as- pects de tout système de reconnaissance de parole est sa capacité à accomplir la tâche qui lui est confiée, à savoir reconnaître une pa- role, quel que soit l'environnement. Comme indiqué, de nombreux systèmes de reconnaissance de pa- role utilisent des modèles. Pour l'essentiel, ces systèmes convertis- sent des énoncés en séquences de paramètres qui sont mémorisées dans l'ordinateur. Des ondes sonores passent de la bouche d'un locuteur, par l'intermédiaire d'un microphone, à un convertisseur analogique- numérique o elles sont filtrées et numérisées avec, par exemple, le bruit de fond éventuellement présent. Le signal numérisé est ensuite à nouveau filtré, converti en paramètres de reconnaissance et compa- ré, sous cette forme, à des modèles de parole mémorisés pour détermi- ner le choix le plus probable pour le mot énoncé. Pour de plus amples exemples de ces techniques, on se reportera à IEEE Spectrum, vol. 24. no 4, publié en avril 1977. Voir l'article intitulé "Putting Speech Recognizers to Work", pages 55 à 57 de T. Wallich. Comme on peut le constater à la lecture de cet article, les utilisations des systèmes de reconnaissance de parole sont de plus en plus diversifiées et il existe de nombreux modèles déjà disponibles qui sont employés pour diverses applications indiquées dans cet arti- - 2627887 cle. La formation de modèles est également très bien maîtrisée dans la technique connue. Ces modèles sont employés avec de nombreux types de systèmes de reconnaissance de parole différents. L'un de ces types de systèmes est connu sous le nom de "système de reconnaissance de mots clés" décrit dans la publication intitulée "An Efficient Elas- tic- Template Method for Determining Given Words in Running Speech" de J.S. Bridle, "British Accoustical Society Spring Meeting", pages 1 à 4, avril 1973. Dans cet article, l'auteur parle de la création de mo- dèles élastiques à partir d'une représentation paramétrique d'exem- ples parlés de mots clés à détecter. Une représentation paramétrique similaire de la parole entrante est comparée en continu avec ces mo- dèles pour mesurer la similarité entre la parole et les mots clés desquels les modèles sont dérivés. Le système de reconnaissance détermine qu'un mot a été pro- noncé lorsqu'un segment de parole entrante est suffisamment similaire au modèle correspondant. Les modèles de mots sont considérés comme "élastiques" car ils peuvent être étendus et comprimés dans le temps pour tenir compte des variations de la vitesse d'élocution et des va- riations locales dans le débit.de prononciation des mots. La reconnaissance de mots clés est similaire à la reconnais- sance de parole classique. Dans la première, des modèles ne sont mé- morisés que pour des mots "clés" qui doivent être reconnus parmi des mots ou des sons arbitraires, tandis que dans la seconde, des modèles sont mémorisés pour toutes les paroles dont on pense qu'elles seront prononcées. Tous ces systèmes, que ce soit les systèmes de reconnais- sance de mots clés ou les.systèmes de reconnaissance de parole clas- siques utilisant des modèles, se heurtent aux mêmes problèmes, à sa- voir leur incapacité à reconnaître le mot prononcé lorsqu'il est énoncé par exemple par différents individus ou par un même individu dans différentes conditions. La présente invention a donc pour but de fournir un appareil et des procédés pour réaliser un système automatique de reconnaissan- ce de parole perfectionné. La présente invention a également pour but de fournir un système de reconnaissance de parole s'adaptant automatiquement à une - 6 - 2627887 ambiance bruyante. -* Comme on le verra ultérieurement à la lecture de la descrip- tion annexée, la plupart des systèmes de reconnaissance de parole fonctionnent moins bien en'présence de bruit. Cette dégradation est particulièrement marquée lorsque les modèles ont été dérivés de paro- les ne comportant pas ou peu de bruit, ou comportant un bruit d'une qualité différente de celle existant lors de la tentative de recon- naissance. Les procédés antérieurs destinés à remédier à cette diffi- culté impliquent de créer de nouveaux modèles en présence du nouveau bruit. Cette création exige de recueillir une nouvelle parole et un nouveau bruit. Dans ce système particulier, on procède à une addition analytique de bruit aux modèles, ce qui permet d'augmenter la proba- bilité de reconnaissance et d'améliorer ainsi sensiblement le rende- ment du système, sans pour autant avoir à recueillir de nouvelles pa- roles pour produire des modèles. Dans un système de reconnaissance de parole du type compre- nant un'analyseur de spectre pour fournir, à une sortie, des valeurs d'amplitude spectrale des énoncés et pour comparer des modèles mémo- risés à des valeurs spectrales traitées pour fournir une sortie en cas de comparaison favorable indiquant la-présence de parole dans ces énoncés, le perfectionnement consiste en un appareil pour fournir les modèles mémorisés, comprenant un premier moyen connecté à l'analyseur de spectre pour fournir un signal représentatif du signal de bruit attendu d'un signal entrant, et un moyen connecté au premier moyen et répondant au signal de bruit prédit pour en Er des Morles qui sont modifiés en fonction du signal de bruit prédit. Les différents obJets et caractéristiques de l'invention se- ront maintenant détaillés dans la description qui va suivre, faite à titre d'exemple non limitatif, en se reportant aux dessins anne- xés sur lesquels: - la figure 1Aest 'un bloc-diagramme représentant un système de reconnaissance de parole utilisant des paramètres de reconnaissan- ce dérivés d'un spectre conforme à la présente invention, - la figure lB est un bloc-diagramme repa t une avariante d'un système de reconnaissance de parole utilisant des paramètres de re- -7 -2627887 connaissance de caractère spectral conformément à la présente inven- t-ion, - la figure 2, un bloc-diagramme détaillé représentant une technique conforme à la présente invention pour former des données de modèle opérationnelles, - la figure 3, un tableau donnant les définitions des diffé- rentes sorties indiquées à la figure 2,, - la figure 4, un bloc-diagramme détaillé d'un autre mode de réalisation de la présente invention, - les figures 5A à 5C, des diagrammes illustrant le fonc- tionnement d'un détecteur de parole et de bruit conforme à la présen- te invention, - la figure 6, un tableau donnant les définitions des para- mètres techniques conformes aux figures 5A à 5C. - Comme on le verra, la présente invention s'applique à tous les systèmes de reconnaissance utilisant des paramètres qui sont de. caractère spectral ou qui sont dérivés de ceux qui sont de caractère spectral. Dans ce dernier cas, il peut être nécessaire de mémoriser' les modèles sous deux formes: spectraux pour l'addition analytique de bruit et modèles opérationnels. La figure 1A représente un bloc-diagramme d'un système de reconnaissance de parole conforme à la présente invention, qui utili- se des paramètres de reconnaissance dérivés.du spectre. Un microphone 10, dans lequel parle un locuteur utilisant le système, est représenté. De manière classique, le microphone 10 con- vertit les ondes sonores en signaux électriques qui sont amplifiés au moyen d'un amplificateur 11. La sortie de l'amplificateur 11 est con- nectée à un analyseur de spectre 12. L'analyseur de spectre peut être du type à large bande ou à bande étroite et posséder une capacité d'analyse rapide. Le fonctionnement et la structure de l'analyseur de spectre sont bien connus et peuvent être réalisés selon plusieurs techniques. L'analyseur de spectre intervient pour diviser la parole en trames brèves et fournit, à sa sortie, une représentation paramétri- que de chaque trame. Le type d'analyse acoustique effectuée par - 8- 2627887 l'analyseur de spectre n'est pas capital pour la présente invention et de nombreux analyseurs acoustiques ou analyseurs de spectre connus peuvent être utilisés. On en trouve des exemples dans les demandes de brevet américain n0 439.018, déposée le 3 novembre 1982 pour G. Vens- ko et al.,'et n 473.422 déposée le 9 mars 1983 pour G. Vensko et al. Ces deux demandes sont conjointement cédées à ITT Corporation, consi- dere comme la cessionnaire)et intégrées ici par référence. On se reportera également à la demande de brevet américain n0 655.958, déposée le 28 septembre 1984 pour A.L. Higgins et al. et I! intitulée KEYWORD RECOGNITION SYSTEM AND METHOD USING TEMPLATE-CONCA- TENATION MODEIú L'analyseur de spectre 12 peut comprendre un agencement de filtre passebande à 14 canaux et utilise une taille de trame de 20 millisecondes ou plus. Ces paramètres spectraux sont traités comme indiqué à la figure 1A. Comme indiqué, la sortie de l'analyseur de spectre est connectée à un commutateur 13 qui peut être plaé en mis Reconnaitre, Former un Modèle ou Modifier un Modèle. Lorsque le commutateur 13 est placé en mode Former un Modè- le, la sortie de l'analyseur de spectre 12 est connectée à un module 14 appelé forme spectrale des modèles. Le module 14 a pour but d'ai- der à la formation des modèles à partir de la sortie de l'analyseur de spectre. Les modèles formés dans le module 14 sont une forme spec- trale de modèles et de nombreuses techniques de formation de ces mo- dèles sont bien connues. Pour l'essentiel, en mode Former un Modèle, la sortie de l'analyseur de spectre 12 est traitée par le module 14 qui fournit des modèles en fonction des énoncés faits par le locuteur à travers le microphone 10. Le locuteur est invité à prononcer des mots à reconnaître, et des modèles représentatifs des mots prononcés sonterfenrés. Ces modèles sont utilisés par le module 15 pour dériver des paramètres de reconnaissance provenant des modèles formés spec- tralement paour earer des modèles définitifs, comme indiqué par le module 16 en présence d'un bruit faible ou nul. Comme indiqué par le module 16, les modèles correspondant au bruit nul sont ensuite sto- ckés et sont représentatifs d'énoncés particuliers, tels que des mots, des expressions, etc., prononcés par un locuteur particulier. À 9- 2627887 Les modèles mémorisés sont couplés, par l'intermédiaire d'un commutateur 100, à un processeur 160 qui effectue un -algorithme de reconnaissance. Comme on peut le constater, le processeur 160 fonc- tionne donc.en mode reconnaissance pour comparer la parole inconnue à des modèles qui sont mémorisés dans le module 16 et qui ont été pro- duits pour des conditions de bruit nul. Par conséquent, comme le mon- tre la figure 1A, on réalise, en mode Former un Modèle, une forme spectrale de forme de modèles pour obtenir des paramètres de modèles qui sont ensuite utilisés pour former des modèles pour des conditions de bruit nul ou faible. Comme expliqué ultérieurement, le processeur utilisé peut fonctionner avec les modèles mémorisés dans le module 16 pour des conditions de bruit nul ou faible. Le fonctionnement du pro- cesseur 160 est également bien connu et est destiné, pour l'essen- tiel, à réaliser une adaptation en fonction de différentes mesures de distance ou d'autres algorithmes. Lorsque cette adaptation est réali- sée, une indication apparaît pour signaler qu'il y a un mot correct et que le mot ou le son constitue donc la sortie du système. Comme on peut le constater, le commutateur 13, lorsqu'il est en mode Reconnaitre, permet de connecter la sortiede l'analyseur de spectre 12 à un module de dérivation de paramètres 161 qui, pour l'essentiel, dérive des paramètres de l'analyseur de spectre, ces pa- ramètres étant comparés aux modèles mémorisés, tels que décrits par exemple ci-dessus et stockés dans le module 16. Comme le montre la figure 1A, le commutateur 13 peut également être placé en position centrale. Dans cette position, également appelée mode Modifier un Mo- dèle, la sortie de l'analyseur de spectre est transmise à un module d'estimation de statistique de bruit 162. Comme on peut le voir, la fonction du module 162 est essentiellement de fournir une analyse de bruit ou de traiter le bruit pour fournir une estimation des statis- tiques de bruit. Il s'agit d'un aspect essentiel de la présente in- vention qui ajoute sélectivement du bruit pour former des modèles afin de réaliser la reconnaissance de parole et d'améliorer cette re- connaissance en présence.de bruit additionnel. Par conséquent, la fonction du module d'estimation de sta- tistique de bruit 162, qui sera décrit ultérieurement, a pour but de 10o- 2627887 modifier les modèles spectraux formés dans le module 164 qui est con- necté au module 14 et qui en reçoit les informations. La sortie du module 164 dérive des paramètres de reconnaissance dans le module 165 et ces paramètres sont utilisés pour former des modèles, comme indi- qué par le module 166, pouvant être utilisés avec du bruit ou à de faibles niveaux de bruit. Comme on peut le voir, le système illustré à la figure 1A permet donc d'effectuer des reconnaissances avec des modèles pouvant être utilisés avec du bruit ou avec des modèles pou- vant être utilisés avec un bruit très faible ou nul par l'intermé- diaire du commutateur 100. Comme indiqué brièvement ci-dessus, en mode Reconnattre, la sortie de paramètres spectraux de l'analyseur de spectre 12 est envo- yée à l'entrée du processeur 160 par l'intermédiaire du module de dé- rivation de paramètres 161; Le processeur effectue typiquement un al- gorithme qui n'est pas non plus essentiel pour l'invention. Le processeur 160 détermine la séquence des modèles mémorisés et réalise les meilleures adaptation avec la parole entrante à reconnaître. Par conséquent, la sortie du processeur est, pour l'essentiel, une chaîne de labels de modèles dans laquelle chaque label représente un seul modèle dans la séquence de modèles la mieux adaptée. Par exemple, chaque modèle peut recevoir un numéro et un la- bel. Il peut s'agir d'une représentation à plusieurs bits de ce numé- ro. Cette sortie est envoyée à un système de recherche de modèles in- clus dans le processeur 160, qui, en présence d'une représentation à plusieurs bits, peut être par exemple un comparateur avec un disposi- tif de mémorisation des labels de modèles. Par conséquent, le proces- seur 160 intervient pour comparer chaque label de modèle entrant aux modèles mémorisés. Le sous-système 160 peut alors signaler qu'un mot ou une expression particuliers ont été prononcés et dire de quel mot. ou de-quelle expression il s'agit. Que ce soit en mode Former un Modèle ou Modifier un Modèle, l'utilisateur prononce divers mots et des paramètres de reconnaissan- ce sont dérivés de la sortie de spectre de l'analyseur de spectre 12. En mode Modifier un Modèle, le système intervient pour produire dif- férents modèles utilisables en relation avec le système en mode Re- - 11 - 2627887 * connaître, ces modèles étant, comme indiqué ci-dessus, modifiés par l'addition sélective de bruit par l'intermédiaire du générateur d'estimation de statistique de bruit 162. L'addition sélective de bruit aumoyen du générateur 162 assure un fonctionnement plus fiable du système, comme on le verra ultérieurement. La figure lB représente un système de reconnaissance utili- sant des paramètres de reconnaissance de caractère spectral. Dans tous les cas, les mêmes éléments fonctionnels ont été désignés par les mêmes chiffres de référence à la figure lB. Comme on peut le constater, un microphone 10 est connecté à l'entrée d'un amplifica- teur 11 dont la sortie est connectée à l'entrée de l'analyseur de spectre 12. La sortie de l'analyseur de spectre 12 est à nouveau con- nectée à un commutateur 13 qui peut être placé en mode Former un Mo- dèle, Modifier un Modèle ou Reconnattre. Comme on peut le constater à la figure lB, en mode Former un Modèle sont formés des modèles pour des conditions de bruit faible ou nul par l'intermédiaire du module 170. Le module 170 forme des modè- les fournissant directement des paramètres de reconnaissance de ca- ractère spectral. Les modèles de forme sont ensuite mémorisés et éga- lement reliés au module 171 qui modifie les modèles spectraux, comme par exemple ceux dérivés du module 170 sous l'influence d'un généra- teur d'estimation de statistique de bruit 172 qui, pour l'essentiel, fonctionne comme le générateur de bruit 162. La sortie du module de modèles spectraux modifiés 171 est connectée au module 173 qui mémo- rise les modèles utilisables en ambiance bruyante. Un processeur 177 est également représenté et peut fonctionner soit avec les modèles mémorisés dans le module 170, soit avec les modèles mémorisés dans le module 173. Dans tous les cas, avant d'aller plus loin, il est connu d'en- gVdrer des modèles conformément à des techniques connues. Il existe différentes manières d'ar-=z des modèles. Les procédés permettant d'accomplir la tâche de génération de modèles sont automatiques et font normalement appel à une procédure en deux ou plusieurs étapes. Selon l'une de ces possibilités, des données de parole provenant de l'énoncé d'essai (mode Modèle) sont divisées en segments. Ces seg- -12- - Â2 - 2627887 ments sont ensuite entrés en vue d'une analyse de groupage statisti- que permettant de sélectionner un sous-ensemble de segments qui maxi- mise une fonction mathématique basée sur une mesure de distance entre segments. Les segments appartenant au sous-ensemble sélectionné sont utilisés comme modèles. Ces techniques sont décrites dans la demande de brevet ci- dessus no 655.958. Dans tous les cas, les différentes techniques de mesure des distances sont bien connues, comme indiqué par certaines des références figurant dans le préambule de la présente description. L'une des techniques les plus répandues pour mesurer les distances est connue sous le nom de calcul des distances de Mahalanobis. Pour connaître des exemples de cette technique particulière, on se reportera à une demande de brevet intitulédIMULTIPLE PARAMETER SPEAKER RECOGNITION SYSTEM AND METHODS, déposée le 16 Janvier 1987, n 003.971 de E. Wrench et al. Cette demande donne de nombreux autres exemples de techniques employées dans des systèmes de reconnaissance de locuteurs et décrit en détail certains des algorithmes employés en liaison avec cessystèmes. En tout cas, et toujours en référence à la figure 1, on constate que le principal aspect de la présente inven- tion concerne des systèmes de reconnaissance de parole, tels qu'il- lustrés à la figure 1, qui utilisent des modèles pour effectuer une comparaison avec les paroles entrantes afin de prendre une décision sur le mot prononcé. Cette technique peut être employée dans des sys- tèmes de reconnaissance de mots clés, des systèmes de reconnaissance de parole, des systèmes de reconnaissance de locuteurs, des systèmes de vérification de locuteurs, des systèmes de reconnaissance de lan- gage, ou dans tout système utilisant des modèles ou une combinaison de différents modèles pour prendre une décision au sujet d'un son émis. Avant d'entreprendre une explication de la structure et des techniques employées dans la présente invention, certains aspects et considérations de la présente invention seront abordés. L'inventeur a constaté que, lorsque des modèles ont le même rapport signal/bruit que la parole inconnue ou prononcée, le rende- ment de reconnaissance est meilleur qu'avec des modèles présentant -._3- 2'627887 moins ou plus de bruit. Par conséquent, si l'on suppose que le rap- port signal/bruit du signal audio peut être prédit, le rendement de reconnaissance peut alors être optimisé en modifiant les modèles avant de les utiliser, de manière qu'ils soient "comme si" ils étaient engendrés à partir de la parole avec le même rapport si- gnal/bruit que la parole inconnue attendue. Par conséquent, pour réaliser la présente invention, les considérations ci-après sont applicables. La première consiste à pré- dire le rapport signal/bruit de la parole attendue et la seconde à modifier les modèles pour satisfaire à l'exigence "comme si". La pré- diction est basée sur des considérations à la fois théoriques et em- piriques. Dans la plupart des applications, on peut raisonnablement escompter que l'utilisateur parlera à un niveau relativement cons- tant, soit en données absolues dans le cas d'un faible niveau ou d'un bruit constant, soit à un niveau relativement constant supérieur à ce bruit. On peut ensuite utiliser la parole et le niveau de bruit pour prédire le rapport signal/bruit de la parole inconnue. Comme expliqué ciaprès, ceci s'accompagne de l'utilisation d'un module de détection de niveau de bruit et de parole. Dans certains cas, on admet que le niveau de parole et le niveau de bruit-dans chaque canal de filtre se modifient suffisamment lentement pour que les valeurs de courant constituent des estimations utiles des valeurs imminentes. En modifiant les modèles exenmpts de bruit ou à peu près de sor- te qu'ils soient "comne si" ils avaient été obtenus à partir d'un géné- rateur de bruit la parole est basée sur des considérations empiriques et théoriques. Des recherches ont montré qu'on obtenait une excellente ap- proximation en admettant que les puissances de bruit et de parole s'ajoutent dans chaque canal de banque de filtres. Une approximation plus précise révèle que la combinaison de la parole et du bruit a une distribution de khi au carré non centrale, lerltedeésdeliberté étant fonction de la largeur de bande des canaux de banque de fil- tres. A partir de cette considération et d'autres, il est possible de réaliser des estimations plus précisea de la valeur escomptée de la combinaison de la puissance de parole connue avec un bruit possédant des propriétés statistiques connues. La meilleure précision de "l'ad- dition de bruit" ainsi obtenue augmente effectivement la précision des modèles produits, mais ne se traduit pas par une amélioration de la précision de reconnaissance supérieure à celle obtenue avec la rè- 4- 2627887 gle des "puissances ajoutées". On continuera donc de se référer ci- après à la règle des puissances ajoutées, même s'il est possible d'en augmenter la précision théorique en adoptant un autre procédé pour estimer la valeur escomptée de la combinaison entre les puissances de parole et de bruit. Ce remplacement ne modifie en rien les buts ni la réalisation pratique de la présente invention. On a également constaté que le bruit électronique interne et le bruit de quantification se combinent avec le bruit et le signal acoustiques conformément à la règle des "puissances ajoutées". Ils peuvent être inférieurs au bruit acoustique observé, mais cette re- marque est valable. On peut donc utiliser le résultat des "puissances aJoutées" pour concevoir différents modèles, de façon que l'applica- tion des travaux de recherche se traduise par un effort continu pour utiliser les nombres dérivés de modèles valables. Ceci fera l'objet d'explications ultérieures. On a montré que des modèles résultant d'une puissance de bruit égale à sa valeur moyenne donnent toute satisfaction pour pro- duire des sorties de reconnaissance fiables. Il n'est donc pas néces- saire de prédire la variabilité entre trames de la puissance de bruit et il suffit d'utiliser la valeur moyenne. Les paramètres de modèles que l'on recherche sont ceux qui seraient produits à partir de la mê- me puissance de parole que celle effectivement présente dans le modè- le Forme de Base, combinés avec la puissance de bruit moyenne du mo- ment. Les valeurs de puissance de bruit des canaux provenant du système sont des estimations de la puissance de bruit et peuvent être utilisées pour être mises en rapport avec la puissance de bruit mo- yenne qui peut être déterminée mathématiquement. Pour comprendre par- faitement la présente procédure et les Justifications qui s'y rappor- tent, les considérations ci-après sont applicables. Il est d'abord indiqué que la loi de probabilité de la sor- tie d'une seule transformation de Fourier discrète -(TFD) d'un signal de parole entaché d'un bruit Gaussien additionnel moyen zéro peut être facilement calculée. Le facteur suivant à considérer, qui est important pour étendre le modèle de combinaison de la parole et du bruit afin de le rendre applicable à chaque canal d'une banque de filtres passe-bande, indique que les canaux ont ou peuvent avoir une largeur de bande beaucoup plus grande- qu'un seul canal TFD. Le para- mètre de puissance de bruit et le nombre de canaux contributifs peu- vent done être estimés en observant la sortie du filtre passe-bande en l'absence de parole et en présence de bruit. La prochaine étape consistait à faire en sorte que les modè- les de reconnaissance de parole créés en l'absence de bruit puissent être améliorés pour être-utilisés en présence de bruit, en les modi- riant pour qu'ils soient égaux à leur valeur escomptée en présence de bruit. Le procédé à employer est donc celui correspondant à chaque échantillon de parole et à chaque canal de filtre passe-bande repré- sentés dans chaque modèle exempt de bruit, en substituant ensuite la valeur escomptée du modèle exempt de bruit modifié par la présence du bruit du moment. Par conséquent, en mesurant la moyenne et la variance à la sortie du canal de filtre passe-bande, on peut estimer les propriétés du canal à la manière dont il transmet le bruit Gaussien. Pour l'es- sentiel, comme on peut le voir ci-dessus (de nombreuses considéra- tions ci-dessus ont été prouvées mathématiquement), il existe une ba- se à la fois théorique et empirique pour la mise en oeuvre de la présente invention. Comme indiqué, le principe de la présente inven- tion réside dans l'addition analytique de bruit pour créer des modè- les qui, une fois formés, interviennent pour accroître la fiabilité de systèmes de reconnaissance de parole. En tout cas, il existe deux manières d'ajouter du bruit à des données de modèle recueillies dans une ambiance exempte de bruit et donc de former de nouveaux modèles utilisables en ambiance bruyan- te. Une manière rigoureuse consiste à ajouter du bruit à chaque élé- ment de modèle, puis à faire la moyenne des résultats. Une manière approximative consiste à faire la moyenne des éléments exempts de bruit pour former des données de Forme de Base et à modifier ces don- nées en aJoutant du bruit en fonction des conditions du moment, en utilisant la règle des "puissances aJoutées" ou toute autre règle ap- propriée ou plus précise. La manière rigoureuse exige de conserver tous les modèles et les éléments et nécessite un stockage excessif. La manière approximative fournit pour l'essentiel les mêmes modèles et les mêmes résultats de reconnaissance. Il existe une condition es- sentielle qui est implicite à la mise en oeuvre. Les données de modè- le doivent être exemptes de bruit par rapport à l'environnement'dans lequel elles sont utilisées. La figure 2 représente un bloc-diagramme détaillé de forma- tion de modèles employé en ajoutant du bruit à un modèle de Forme de Base. Le modèle de Forme de Base est lui-même une moyenne obtenue à partir d'un groupe "d'éléments" de mots. Chaque élément est constitué de paramètres provenant d'un seul 6noncé du mot donné. Un ou plu- sieurs éléments peuvent être arrangés pour former un modèle de Forme de Base. Les modèles de Forme de Base sont formés dans des conditions silencieuses et stockés dans un module 16 de la figure 1A ou dans un module 170 de la figure lB. Il est à noter que la figure 3 est un ta- bleau définissant chaque valeur figurant à la figure 2. Comme on peut le constater, le microphone 10 dans lequel un locuteur parle est éga- lement représenté à la figure 2. La sortie du microphone est connec- tée à l'entrée de l'amplificateur 11 dont la sortie est connectée à l'analyseur de spectre désigné par BPF ou banque de filtres passe- bande 12. Le commutateur 13 se trouve dans la position Modifier un Modèle. La sortie de la banque de filtres passe-bande 12.est le vec- teur des valeurs d'intensité spectrale des filtre passe-bande et est appliquée à un module 20 qui sert à faire la moyenne des paires de trames. Le calcul de la moyenne des paires de trames est une techni- que bien connue et est réalisé pour l'essentiel par de nombreux cir- cuits connus. La sortie du module 20 est le résultat du calcul de la moyenne de paires successives de l'entrée provenant de l'analyseur de spectre 12 et un module 20 sert à diviser par deux la fréquence de trame effective. La sortie du module 20 est appliquée à un module de bit d'échelle 21- et à un module de composants au carré 22. Le module de composants au carré 22 fournit une sortie de vecteur qui est égale à l'intensité au carré qui est, pour l'essentiel, la valeur de puis- sance de la sortie du module de moyenne de paires.de trames 20. -17- - 17 - 262t887 La sortie du module de bit d'échelle 21 sert essentiellement à fournir deux fois la moyenne des paires successives mises en oeuvre par une série de décalages pour permettre à l'une d'entre elles de s'adapter aux composantes maximalesdevecteur dans une échelle de 7 bits. Par conséquent, le module 21 est un registre à décalage qui fournit essentiellement un certain nombre de décalages à droite pour réaliser l'opération décrite. La sortie du module de bit d'échelle 21 est transmise à un convertisseur logarithmique 23-qui produit, à sa sortie, un vecteur de paramètres spectraux logarithmiques à l'échel- le. La moyenne de ce vecteur de paramètres est ensuite calculée sur un groupe donné d'éléments de modèles par le module 24 pour fournir à la sortie le paramètre spectral logarithmique à l'échelle, qui four- nit essentiellement un paramètre du modèle de Forme de Base. La sor- tie du module de composants au carré 22 est envoyée à une entrée de module 25 appelé module d'énergie relativisée et à une entrée de mo- dule 26 appelé détecteur de niveau de bruit et de parole. La sortie du module d'énergie relativisée 25 est un paramè- tre indicatif de l'énergie relative, par exemple déterminée en fai- sant la moyenne de l'énergie à partir de la sortie du module de com- posants au carré 22. Cette moyenne est calculée sur des éléments de modèle par le module 36 pour fournir une moyenne indicative du vec- teur de sortie qui est le paramètre d'énergie relative nécessaire pour fournir une autre valeur de données de Forme de Base. Comme ex- pliqué ci-après, la sortie du détecteur de niveau de bruit et de pa- role 26 est indicative du niveau d'énergie dont la moyenne est à nou- veau calculée par le module 27 pour fournir à sa sortie le niveau d'énergie d'un autre type de Forme de Base. Le détecteur de niveau de bruit et de parole qui sera décrit ultérieurement, fournit deux sor- ties supplémentaires, dont l'une est un indicateur logarithmique du niveau de parole dont la moyenne est calculée sur un temps de mot et sur un canal qui est un dispositif de mise à l'échelle relié aux mots, et dont 'l'autre est le vecteur du niveau de bruit dans chaque canal, dont la moyenne est calculée par rapport au temps, mais pas par rapport au canal. Il s'agit également d'unvecteur connecté à des unités de reconnaissance de mots. On voit donc que la sortie du modu- le 27 est appliquée à un premier module additionneur 30 qui.reçoit une sortie supplémentaire du détecteur de niveau de bruit et de paro- le. La sortie de l'additionneur 30 est appliquée à l'une des entrées d'un additionneur 31 qui reçdit,- à son autre entrée, une sortie déri- vée du module de bit d'échelle 21. La sortie du module de bit d'échelle 21 est multipliée, par l'intermédiaire du module 32, par un facteur K qui est égal à 18,172 et qui est défini en détail au ta- bleau 3. La moyenne de cette valeur est ensuite calculée par le modu- le 33 pour produire, à sa sortie, la valeur de Forme de Base de la valeur logarithmique qui est appliquée à l'autre entrée de l'addi- tionneur 31. La sortie de l'additionneur 31 est appliquée à l'addi- tionneur 32. L'additionneur 32 reçoit, comme autre entrée, la sortie du détecteur de niveau de bruit et de parole 26 qui est à nouveau le vecteur des niveaux de bruit de chaque canal. Cette sortie est appli- quée à l'une des entrées d'un module de fonction 40 qui reçoit, à son autre entrée, la sortie du module 23. La sortie du module de fonction est le vecteur de paramètres spectraux logarithmiques à l'échelle pour un modèle avec addition de bruit. Elle est appliquée à un module de fonction 41 pour fournir, à sa sortie, le vecteur de paramètre de reconnaissance qui est la matrice de transformation mel-cosinus pour l'énoncé particulier. Par conséquent, la sortie du module 41 et la sortie du module 26 sont utilisées pour fournir les données de modè- les opérationnels. Comme indiqué, toutes les sorties figurant sur le bloc-dia- gramme de la figure 2 sont décrites à la figure 3. Comme on peut le voir à la lumière de ce qui précède, la valeur effective d'intensité spectrale du modèle de Forme de Base dérivé de la figure 2 est essen- tiellement données par l'équation suivante: MB X 2SB expb (UB) et la puissance effective est donnée par l'équation suivante B m2B 22SB expb (21B) -19 - 2627887 Voir définitions à la figure 3. En tout cas, comme on peut le constater, avant d'ajouter du bruit, la puissance de chaque trame est modifiée de façon que le ni- veau de parole moyen du modèle indiqué à la sortie du module 27 de la figure 2 soit le même que le niveau de parole du moment indiqué par la sortie du détecteur de niveau de bruit et de parole 6 qui est ap- pliquée à l'entrée de l'additionneur 30. Etant donné que les valeurs sont dans des unités de reconnaissance (0,331 dB), la puissance ef- fective dans la Forme de Base est modifiée, ce qui est indiqué à la sortie du module 26. A cette valeur est ajouté le niveau de puissance de bruit du moment et l'on obtient donc le niveau de puissance effec- tif du modèle avec addition de bruit,. de sorte que l'intensité effec- tive du modèle avec addition de bruit est représentée comme la sortie du module 41. Par conséquent, tous les paramètres de reconnaissance opéra- tionnels sont dans la transformation mel-cosinus des paramètres spec- traux logarithmiques et sont des mesures d'énergie relative. Comme indiqué, tout ce qui précède doit être évident pour l'homme de l'art après examen de la figure 2 et des définitions de la figure 3 et les formules mathématiques correspondantes doivent elles aussi être évi- dentes. En utilisant exactement les mêmes techniques, on peut donc former des modèles en aJoutant du bruit à des éléments de modèle puis en calculant la moyenne. Pour l'essentiel, le processus de réalisa- tion est similaire à celui représenté à la figure 2, et l'on peut donc fournir exactement les mêmes sorties que celles indiquées à la figure 2, sauf que le calcul de la moyenne peut être effectué après l'unité de fonctions 40. La figure 4 représente un bloc-diagramme plus détaillé d'un système typique utilisant une méthode de formation de modèles analo- gue à celle indiquée ci-dessus. A la figure 4, les mêmes chiffres de référence ont été utilisés pour désigner -des composants opérationnels similaires. Comme on peut le voir à la figure 4, il est prévu un AGC ou module de contr8le automatique de gain 45 qui est connecté à l'une des entrées d'un additionneur 46 dont la sortie est connectée à un -20 - - 20 - 2627887 module codeur/décodeur (CODEC) et à un circuit de linéarisation 47. Pour l'essentiel, le module codeur/décodeur peut être un convertis- seur analogique-numérique suivi d'un convertisseur numérique-analogi- que. La sortie du codec est appliquée au synthétiseur ou banque de filtres passe-bande 12. La sortie du filtre passe-bande 12 est envoyée à un module de moyenne de paires de trames 20 qui est également associé à un mo- dule d'échelle 21 et au module de détection de parole et de bruit 26 qui sera expliqué. Les lignes de sortie représentées-sur le côté droit de la figure 4 fournissent les différentes valeurs de données de modèles opérationnels qui sont utilisées pour former ainsi des mo- dèles en présence de bruit. Comme on peut le constater, le détecteur de parole et de bruit 26 qui sera décrit ci-après constitue un module de fonctionne- ment essentiel. La figure 4 montre également que les entrées du mi- crophone 10 sont désignées Nc et Sc qui sont les sources de signaux et de bruit significatives. L'indice "c" indique qu'il s'agit de l'intensité spectrale moyenne sur la bande passante de chacun des ca- naux de banque de filtres formant l'analyseur de spectre 12. En'tout cas, chaque indice "c" a 14 vareurs, une pour chaque filtre de la banque filtres. Par conséquent, Sc est l'intensité spectrale du canal C du signal de parole acoustique, tandis que Nc est l'intensité spec- trale en moyenne quadratique du bruit acoustique de ce canal. Les sorties des additionneurs 50 et 46 sont les intensités spectrales du bruit électronique qui est injecté avant et après le module de con- trôle automatique de gain AGC 45. La sortie du codec 47 contient l'intensité spectrale du bruit de quantification introduit par le co- dec. En tout cas, la sortie de la banque de filtres passe-bande 12 est le vecteur des valeurs d'intensité spectrale de filtres passe- bande, tandis que la sortie du module de moyenne 'de paires de trames est le résultat du calcul de la moyenne de paires successives des valeurs d'intensité spectrale. Le signal de sortie effectif de la banque de filtres 12 est une estimation de l'intensité spectrale du signal à l'entrée de la banque de filtres sur la bande passante de la banque de filtres et -21- 2627887 ceci est indiqué pour chaque canal de la banque de filtres. La moyen- ne de paires successives de ces valeurs est calculée pour produire la sortie du module 20 à un rythme de 50 par seconde. Pour l'essentiel, le groupe de toutes les valeurs des 14 ca- naux est totalement décalé à droite du même nombre S dans le module 21, de sorte que la valeur la plus importante occupe 7 bits ou moins et les valeurs résultantes sont converties par une consultation de table en un nombre proportionnel au logarithme. Le tableau indique 127 pour une entrée de 127, de sorte que le résultat peut être consi- déré comme 26,2 fois le logarithme naturel de l'entrée ou, de manière équivalente, le logarithme de base b, o b est. égal à 1,03888. Les valeurs de trame de 20 millisecondes sont également utilisées par le détecteur 26 pour produire une mesure de l'énergie de parole de poin- te et une estimation de l'énergie de bruit moyenne de chaque canal. Le niveau de parole est une estimation du logarithme de base b de l'énergie de parole totale au niveau du microphone 10, à laquelle on *ajoute une constante arbitraire. Pour l'essentiel, l'effet du contrôle automatique de gain est supprimé et n'est donc pas une valeur spectrale. Par exemple, il est fonction de l'énergie totale de la bande passante de l'ensemble de la banque de filtres. L'estimation du niveau de parole est égale- ment fonction des mots ou des expressions. Ses constantes de temps sont telles qu'elles sont une mesure du niveau auquel de brefs énon- cés sont prononcés. Il n'existe donc qu'une seule valeur de niveau qui peut être associée à chaque modèle ou segment inconnu de durée de modèle. Les contraintes de temps des estimations de bruit du détec- teur 26 sont également telles que seule une estimation de niveau de bruit doit être affectée à chaque canal sur les périodes de temps de la longueur des énoncés. Par conséquent, les valeurs de sortie du dé- tecteur de parole et de bruit 26 connecté au circuit logarithmique 54 de la figure 4 sont des estimations d'énergie moyenne de la sortie de la banque de filtres. Elles sont donc affectées par le contrôle auto- matique de gain et sont directement proportionnelles à l'énergie spectrale moyenne sans transformation logarithmique. On suppose que le signal et les différentes sources de bruit - 22 - 2627887 sont statistiquement indépendants et que leurs énergies s'ajoutent en moyenne. Ce moyen n'est pas seulement commode pour déterminer les sources de bruit internes, mais il s'est avéré être une excellente approximation du bruit acoustique et des sources de signaux. En ou- tre, on suppose qu'il existe des valeurs de bruit qui peuvent être considérées comme une puissance de bruit équivalente au niveau du mi- crophone. Ces valeurs sont la puissance de bruit acoustique et d'au- tres puissances de bruit du système, dont certaines sont réduites par le module de contrôle automatique de gain 45. Par conséquent, les facteurs d'échelle dérivés de la figure 4 et indiqués aux figures 2 et 3 sont fournis pour produire des modè- les en fonction du bruit. En employant le procédé de calcul de la mo- yenne des modèles, on peut donc produire un modèle moyen qui est identique ou équivalent à celui qui serait obtenu en faisant la mo- yenne des paramètres spectraux logarithmiques de tous les éléments au même niveau de parole et au même rapport signal/bruit. Par consé- quent, pour simplifier l'ensemble du problème, on suppose qu'il exis- te des rapports signal/bruit dans tous les modèles ainsi que dans tous les éléments de modèles. Ceci peut être réalisé en ajustant les niveaux de parole dans tous les éléments pour qu'ils soient égaux, et des rapports signal/bruit égaux se traduisent donc par une valeur de bruit égale dans tous les éléments. Selon cette supposition, on peut réaliser toutes les formes de calcul de moyenne de l'équivalent de bruit. Comme indiqué ci-dessus, des recherches ont montré que, lorsque des modèles ont le même rapport signal/bruit que l'inconnue, le rendement de reconnaissance de parole est meilleur qu'avec des mo- dèles comportant moins ou plus de bruit. Il est donc indiqué que, sur la base des techniques ci-dessus, le rapport signal/bruit du signal. audio peut être prédit et le rendement de reconnaissance peut donc être optimisé en modifiant les modèles avant qu'ils ne soient utili- sés, de façon qu'ils soient "comme si" ils étaient e à partir d'une parole possédant le même rapport signal/bruit que la parole in- connue imminente. Comme indiqué, on procède donc en deux étapes. L'une consis- - 23 -2627887 te à prédire le rapport signal/bruit de la- parole imminente, puis à modifier les modèles pour répondre à cette exigence. Comme on le verra, le détecteur de parole et de bruit 26 ne réalise pas une es- timation de la puissance de parole dans chaque canal, car elle varie- rait d'un mot à l'autre en fonction du contenu phonétique de chacun d'entre eux. Comme on ne peut pas prédire les mots qui seront pronon- cés, les données n'auraient pas de capacité prédictive. L'important est que, pour les procédures normales, on n'aurait pas d'estimation du rapport signal/bruit pour chaque canal. Par conséquent, la procé- dure de modification des modèles indiquée ci-dessus évite d'utiliser des valeurs signal/bruit pour chacun des canaux. Il est donc indiqué que les modèles résultant d'une puissance de bruit égale à sa valeur moyenne donnent de très bons résultats dans un système de reconnais- sance. En d'autres termes, il est inutile de se soucier de la va- riation de la puissance de bruit d'une trame à l'autre,- car elle est suffisante pour utiliser la valeur moyenne. Les paramètres de mo- dèles sont donc ceux qui seraient produits à partir de la même puis- sance de parole que celle qui existe effectivement dans les modèles de "forme de base", combinée avec la puissance de bruit moyenne du moment. Pour l'essentiel, comme indiqué ci-dessus, le module de dé- tection de parole et de bruit 26 est un circuit de traitement numéri- que de signal (DSP) qui intervient pour exécuter un algorithme four- nissant une mesure du niveau de puissance d'un signal de parole en présence de bruit acoustique supplémentaire et également une mesure de la puissance de bruit moyenne dans les canaux de banque de filtres passebande sous une forme arbitraire quelconque. La mesure du niveau de bruit obtenu est indicative du niveau de conversation du locuteur permettant d'ajuster le rapport signal/bruit pour la reconnaissance de parole. D'autres mesures du niveau de parole varient rapidement et/ou avec la fréquence relative d'occurrence de sons vocaux et non vocaux se trouvant à l'intérieur de la parole parlée. La-mesure obte- nue par le détecteur de parole et de bruit remédie à ce problème en détectant la puissance de crête légèrement lissée des noyaux vocali- ques. -24- 2627887 Plus spécifiquement, il détecte la puissance de crête légè- rement lissée du noyau vocalique renfermant le plus d'énergie. En né- gligeant les crêtes de puissance pendant les noyaux syllabiques non accentués et pendant les intervalles du discours qui ne sont pas des noyaux vocaliques, la mesure constitue une indication continue du ni- veau général de parole. Le détecteur est destiné à être utilisé en présence de bruit additionnel sans corrélation avec la parole présen- te lorsque la puissance de bruit totale varie habituellement lente- ment par rapport à la fréquence de production de noyaux vocaliques dans la parole (typiquement de 5 à 15 par seconde). Le détecteur a également pour fonction de rattraper des modifications plus rapides du niveau de bruit. Le détecteur de parole et de bruit 26 utilise une technique logarithmique ou de compression et effectue une mesure de la puissance de parole totale sur la gamme de fréquences concernée. Cette mesure est d'abord soumise à un processus de filtrage à montée lente et à descente rapide, les contraintes de temps de montée et de descente étant choisies pour qu'il existe une grande différence posi- tive entre la puissance de signal instantanée et la valeur filtrée pendant les premières quelques millisecondes du noyau vocalique, alors que cette différence n'adopte pas de valeurs négatives élevées. Une fonction non linéaire de la différence entre la puissan- ce de signal instantanée et la valeur filtrée à temps de descente ra- pide et à temps de montée lent est alors dirigée vers un processus d'intégration à impulsions longues d'une durée appropriée, de manière que la valeur résultante n'excède un seuil approprié que pendant des noyaux vocaliques normaux ou accentués des intervalles de parole, en omettant habituellement les noyaux de voyelles non accentués. Le pas- sage de ce seuil est alors utilisé pour identifier un intervalle de puissance de signal élevée correspondant à des noyaux de parole. Seuls des intervalles ainsi identifiés sont utilisés pour la détec- tion des niveaux de parole. Les valeurs qui proviennent du processus d'intégration à impulsions longues et qui sont supérieures à un se- cond seuil inférieur au seuil des noyaux de parole sont ensuite uti- lisées pour identifier des intervalles qui contiennent une puissance de parole et une puissance de bruit. Seuls les intervalles, pour les- À-.25 - 2627887' quels la valeur d'intégration à impulsions longues est inférieure au second seuil (inférieur) et pour lesquels la -puissance instantanée n'est pas supérieure à un troisième seuil supérieur à sa valeur fil- trée à descente rapide et à montée lente, sont utilisés comme entrée de la fonction de détection de puissance de bruit. Comme indiqué, le module de détection de puissance de bruit peut comprendre, pour l'essentiel, un module de traitement de signal numérique réalisé par une puce à circuit intégré. Il existe de nom- breuses puces de ce type qui, pour l'essentiel, sont programmables et conçues pour exécuter divers types d'algorithmes. L'algorithme qui est associé à la fonction de détection de bruit et de signal a pour but de déterminer à la fois le contenu énergétique du signal et le contenu énergétique du bruit et procède de la manière suivante. On obtient d'abord une valeur mathématique indicative de l'énergie des canaux. Ceci est réalisé dans chacune des trames. L'énergie totale est ensuite calculée. Le système peut alors poursui-. vre pour tenir compte des modifications de contrôle automatique de gain. Dès que l'énergie est calculée, les résultats sont lissés sur des intervalles de temps donnés. Lorsque la valeur d'énergie lissée est obtenue, on calcule la valeur logarithmique de l'énergie totale. Après avoir calculé la valeur logarithmique de l'énergie totale, on effectue une intégration à impulsions longues ou une moyenne pour chaque estimation de niveau de parole à l'entrée de l'agencement de filtre passe-bande. L'étape suivante prévoit l'utilisation d'un fil- tre asymétrique permettant de filtrer l'énergie logarithmique pour détecter la parole en surveillant le temps de montée du signal de pa- role. On notera immédiatement que le signal de parole est désigné à titre générique et que le signal entrant peut être du bruit, un arte- fact qui n'est pas un bruit ni un signal de parole et qui peut être dû à une forte respiration ou à d'autres caractéristiques de la voix du locuteur qui, pour l'essentiel,. ne constituent pas des informa- tions ni du bruit. En tout cas, il-peut également s'agir d'un vrai signal de parole. Pour le déterminer, on surveille donc les valeurs instanta- nées de l'énergie logarithmique sur l'énergie lissée. L'algorithme a - 26 - 2627887 pour fonction de diviser en périodes données l'intervalle de temps associé aux temps de montée et de descente du signal. Lorsque la mon- tée est positive plutôt que négative, certaines décisions sont prises concernant -la nature du signal entrant à reconnaître. Ces décisions, indiquées ci-dessus, déterminent s'il s'agit de parole, d'un artefact ou de bruit pur. Par exemple, pour un intervalle pour lequel la mon- tée est négative, il est absolument admis que si la montée reste né- gative, il s'agit d'un signal de bruit. Le signal de bruit est accep- té et le système continue de détecter le signal en lissant les valeurs de bruit, en utilisant ces valeurs pour contribuer à l'éner- gie de bruit moyenne et en utilisant les valeurs calculées pour les appliquer à l'estimation de bruit. Cette valeur est ensuite utilisée pour former le modèle. L'opération est plus difficile pour une tran- sition positive. Une transition positive peut traduire un bruit, un artefact ou une parole. Pour faire cette détermination, on effectue et on tra- vaille sur une intégrale d'une fonction non linéaire. Sur la base de la comparaison entre la valeur de l'intégrale et de certains seuils, on peut donc déterminer si une montée positive est, ou non, indicati- ve d'une parole, d'un bruit ou d'un artefact. De cette manière, les valeurs qui proviennent du module de détection de parole et de bruit sont indicatives de la vraie valeur de parole. Les programmes desti- nés au détecteur de parole et de bruit sont représentés aux figures A à 5C o le programme complet est indiqué. La figure 6 donne la définition des paramètres techniques nécessaires pour comprendre les formats de programmation illustrés aux figures 5A à 5C. Pour de plus amples explications, la procédure est accomplie une fois pour chaque trame et se déroule comme suit. La première étape de la procédure indiquée à la figure 5A consiste à ob- tenir l'énergie de chaque canal ainsi que l'énergie totale. Ceci est représenté aux étapes 1 et 2. Ensuite, l'énergie est filtrée dans chaque canal, en tenant compte des modifications d'échelle du contrô- le automatique de gain, comme indiqué aux étapes 3 et 4. L'étape sui- vante consiste à lisser les valeurs d'énergie pour obtenir des va- leurs logarithmiques lisses de l'énergie, qui sont corrigées en fonc- - 27 - 2627887 tion du contr8le automatique de gain. Ceci est représenté aux étapes , 6 et 7. L'étape suivante a pour but d'obtenir une moyenne à impul- sions longues pour l'estimation de niveau de parole à l'étape 8. En- suite, on obtient la valeur-de filtre asymétrique de l'énergie et la montée de l'énergie du moment sur la valeur filtrée qui est représen- tée aux étapes 9 et 10. On sort ensuite de cet aspect particulier du programme pour passer à la figure 5B. La variable r représentée à l'étape 10 de la figure 5A correspond à la valeur dont l'énergie lo- garithmique du moment ex-cède sa valeur asymétrique lisse. Pendant les noyaux vocaliques, r devient positif et le reste pendant un interval- le considérable. Cette valeur a une importance particulière pour ses inter- valles positifs et négatifs et un traitement spécial est donc néces- saire lorsqu'elle devient d'abord positive ou d'abord négative. Ceci est représenté en détail à la figure 5B. En tout cas, si r- devient d'abord positif, on enregistre le numéro de trame comme marquant le début possible d'un noyau de parole défini. Ensuite, on remet à zéro la valeur de P qui est utilisée pour décider s'il s'agit de parole. On poursuit en suspendant la détection de bruit. En tout cas, pendant que r reste positif, on accumule les valeurs de p et on place les in- dicateurs d'artefact et de parole si P excède des seuils spécifiés. Ces derniers sont indiqués dans la partie gauche de la figure 5B. Si r devient d'abord positif, on ramène le détecteur de bruit aux der- nières valeurs de bruit connues et on reprend donc la détection de bruit après un retard donné si la parole ou l'artefact ont été détec- tés, tout en s'assurant que le niveau de bruit supposé est suffisam- ment élevé par rapport au niveau de bruit. Si la parole a été détec- tée dans cette montée, le numéro de trame est enregistré comme marquant la fin d'un intervalle de parole connu. En tout cas, pendant que r reste négatif, on continue à dé- tecter du bruit après un retard donné. Ceci est représenté en totali- té dans les diagrammes annexés qui décrivent clairement les différen- tes opérations prévues. La figure 5C représente, pour l'essentiel, la génération de variables de sortie qui, comme indiqué, sont utilisées pour fournir - 28- 262788 7 les données de modèles opérationnels telles qu'elles sont représen- tées, par exemple, aux figures 2 et 4. Comme on peut le constater d'après ce qui précède, le principal aspect du présent système est donc de fournir des modèles, en ajoutant du bruit de manière correcte et anticipée pour réaliser un modèle auquel est associé, pour l'es- sentiel, un niveau de rapport signal/bruit. Le niveau de bruit asso- cié au modèle est indicatif d'une estimation du bruit qui sera pré- sent dans le signal imminent. De cette manière, on augmente sensiblement la probabilité de reconnaissance d'un système de recon- naissance de parole. Il est à noter que la génération de modèles de ce type uti- lisant l'addition de bruit, comme indiqué ci-dessus, peut être emplo- yées dans n'importe quel système de reconnaissance de parole utili- sant des modèles pour fournir une comparaison de ces modèles avec un signal entrant, afin de déterminer si ce signal correspond à de la parole, à un artefact ou à du bruit. Par conséquent, le système in- tervient pour fournir des modèles de reconnaissance de parole qui sont d'abord formés en l'absence de bruit et qui sont améliorés pour 8tre utilisés en présence de bruit, en les modifiant pour qu'ils soient égaux à leur valeur attendue en présence de bruit. -29- *- 29 - 2627887 REVENDICATIONS 1. Système de reconnaissance de parole du type comprenant un analyseur de ectre (12) par foxnir des valeurs d'intensité spectrale d'énoncés à une sortie et pour comparer des modèles mémorisés à des valeurs spectrales traitées afin de fournir une sortie en cas de com- paraison favorable indicative de la présence de parole dans ledit énoncé, dont le perfectionnement correspondant de l'appareil pour ener- drer lesdits modèles mémorisés comprend un premier moyen connecté audit analyseur de eutr (12)pour fournir un signal représentatif du signal de bruit attendu d'un signal entrant, et un moyen connecté au- dit premier moyen et répondant audit signal de bruit prédit pour ert cker des modèles qui sont modifiés en fonction dudit signal de bruit prédit. 2. Système de reconnaissance de parole selon -la reven- dication 1, caractérisé en ce que ledit premier moyen comprend un mo- yen de détection de niveau de bruit et de parole dont la fonction est de fournir, à une sortie, un premier signal indicatif du niveau de puissance d'un signal de parole en présence de bruit, et un second signal indicatif de la puissance de bruit moyenne. 3. Système de reconnaissance de parole selon la reven- dication 1, caractérisé en ce que ledit analyseur de spectre (12) com- prend plusieurs. filtres passe-bande disposés dans un agencement de banque de filtres, chaque filtre étant conçu pour laisser passer une composante spectrale donnée conformément à la largeur de bande dudit filtre. 4. Système de reconnaissance de parole selon la reven- dieation 1, caractérisé en ce que ledit second moyen comprend un mo- yen pour générer des modèles dans des conditions de bruit faible et pour modifier lesdits modèles conformément audit signal de bruit pré- dit. 5. Système de reconnaissance de parole selon la reven- dication 1, caractérisé en ce que ledit premier moyen comprend un mo- yen pour prédire le rapport signal/bruit d'un signal de parole immi- - 30 -2627887 nent. 6. Système de reconnaissance de parole selon la reven- dication 3, caractérisé en ce que ledit premier moyen comprend un mo- yen pour mesurer la moyenne et la variance desdïts filtres passe-ban- de pour fournir une estimation des propriétés de passage de bruit de chaque filtre. 7. Système de reconnaissance de parole selon la reven- dication 6, caractérisé en ce que ladite estimation de bruit est réa- lisée sur la base de ladite réponse de filtre à du bruit Gaussien. 8. Système de reconnaissance de parole selon la reven- dication 4, caractérisé en ce que lesdits modèles oe _en l'absen- ce decit stsssu 'deelmpts iphdeuit en ce qu'il caigtun men répondant auxdits modèles pour fournir une valeur moyenne pour four- nir, à des sorties, des données de Forme de Base, et un moyen pour modifier lesdites données de Forme de Base conformément à un signal de bruit prédit du moment. 9. Système de reconnaissance de parole du type comprenant un analyseur de spectre pour fournir, à une sortie, des valeurs d'inten- sité spectrale d'énoncés et pour comparer des modèles mémorisés don- nés à des valeurs spectrales traitées pour fournir une sortie en cas de comparaison favorable indicative de la présence de parole dans le- dit énoncé, dont le perfectionnement correspondant de l'appareil pour tajk= lesdits modèles mémorisés comprend un moyen de traitement connecté audit analyseur pour ensra des modèles pour mémorisation par modification desdits modèles donnés conformément à une valeur calculée escomptée indicative de la présence de bruit, et un moyen pour comparer lesdits modèles ergdr à des signaux entrants pour fournir ladite sortie. 10. Système de reconnaissance de parole selon la reven- dication 9, caractérisé en ce que ledit moyen de traitement de ladite valeur calculée escomptée est indicatif de la présence de bruit Gaussien. 11. Système de reconnaissance de parole selon la reven- dication 9, caractérisé en ce que ledit moyen de traitement comprend un moyen pour faire la moyenne des modèles exempts de bruit pour -31- - 3' - 2627887 fournir des sorties de données de Forme de Base et pour modifier les- dites sorties de données de Forme de Base en ajoutant, auxdites don- nées, des données de bruit calculées. 12; Système de reconnaissance de parole selon la reven- dication 9, caractérisé en ce que ledit moyen de traitement comprend un moyen de calcul de moyenne pour fournir, à la sortie, la valeur moyenne de paires successives desdites valeurs d'intensité spectrale fournies par ledit analyseur, et un moyen de mise à l'échelle connec- té à la sortie dudit moyen de calcul de moyenne pour fournir un si- gnal de champ de longueur donnée et un moyen pour convertir ledit si- gnal de -champ de longueur donnée en un signal logarithmique pour fournir l'une desdites sorties de données de Forme de Base. 13. Système de reconnaissance de parole selon la reven- dication 12, comprenant en outre un moyen d'élévation au carré con- necté audit moyen de calcul de moyenne pour fournir, à une sortie, un signal vecteur indicatif de l'intensité au carré de ladite valeur mo- yenne de paires successives, et un moyen connecté à ladite sortie du- dit moyen d'élévation au carré pour fournir d'autres sorties de don- nées de Forme de Base. 14. Système de reconnaissance de parole selon la reven- dication 13, caractérisé en ce que ledit moyen connecté à la sortie dudit moyen d'élévation au carré comprend un moyen de production d'énergie relative répondant audit signal vecteur pour fournir un pa- ramètre d'énergie de Forme de Base, et un moyen de détection de ni- veau de bruit et de parole pour fournir, à une sortie, un paramètre de Forme de Base indicatif du niveau de puissance de la parole et du bruit. 15. Procédé de formation de modèles pouvant être utilisé dans un système de reconnaissance de parole, comprenant les étapes suivantes: fournir un signal indicatif d'un niveau de bruit escompté pour un signal imminent, et modifier un modèle donné conformément au- dit signal fourni pour fournir un modèle présentant ledit niveau de bruit escompté. 16. Procédé selon la revendication 15, caractérisé en ce que ladite étape de fourniture consiste à mesurer la réponse d'un - 32 - 2627887 canal de traitement de parole donné par rapport au bruit et à estimer ledit signal à fournir sur la base de ladite mesure. 17. Procédé selon la revendication 15, caractérisé en ce que ladite étape de modification consiste d'abord à former un mo- dèle de Forme de Base relativement exempt de bruit et à modifier le- dit modèle de Forme de Base conformément audit signal indicatif dudit niveau de bruit escompté. 18. Procédé selon la revendication 15, caractérisé en ce que l'étape de modification consiste à former des modèles de Forme de Base relativement exempts de bruit, à ajouter du bruit à chaque modèle, et à faire la moyenne desdites données de modèle de bruit pour former de nouveaux modèles conformément auxdites données analy- sées. 19. Procédé selon la revendication 15, caractérisé en ce que l'étape de fourniture d'un signal consiste à prévoir le rap- port signal/bruit d'un signal imminent à reconnaître en modifiant la puissance d'un signal présent en faisant la moyenne des paramètres spectraux logarithmiques de tous les modèles au même niveau de parole et au même rapport signal/bruit, et à utiliser lesdits paramètres mo- yens pour former des modèles modifiés. 20. Procédé de formation de modèles pouvant être utilisé dans un système de reconnaissance de parole, comprenant les étapes suivantes: modifier les modèles formés avant qu'ils ne soient utili- sés pour une comparaison en ajoutant auxdits modèles un signal de bruit indicatif d'une valeur prédite, de façon que lesdits modèles modifiés se comportent comme s'ils étaient enrpjrlà partir d'un si- gnal de parole présentant le même rapport signal/bruit qu'un signal imminent à reconnaître. 21. Procédé selon la revendication 20, caractérisé en ce que les étapes de modification consistent à prédire le rapport si- gnal/bruit d'un signal de parole imminent en utilisant un rapport si- gnal/bruit du moment comme ladite valeur prédite sur la base d'un ni- veau de parole du moment, et à faire la moyenne de la puissance de bruit et de la puissance de parole du moment pour définir ledit si- gnal de bruit ajouté.