Brevet FR2647249A1 — publié le 19901123

- I - PROCEDE DE RECONNAISSANCE DE LA PAROLE La présente invention concerne un procédé de reconnaissance de la parole. Dans une installation complexe ayant de multiples fonctions, il peut être utile de pouvoir commander cette installation par des commandes vocales. Cela est également utile lorsque les mains de l'utilisateur sont occupées par d'autres tâches ou quand l'utilisateur est empêché ou incapable d'utiliser ses mains pour commander l'installation de manière classique au moyen de manettes ou de boutons. La programmation d'un appareil de reconnaissance de la parole se fait en lisant une liste de mots ou de termes (y compris des expressions composées) destinés à être enregistrés dans un vocabulaire de référence. Les sons prononcés sont décomposés en composantes spectrales et sont stockés sous la forme de modèles ou motifs spectraux des mots en fonction du temps. Ultérieurement, quand un mot inconnu est prononcé, il est également décomposé en ses composantes spectrales et celles-ci sont comparées au vocabulaire de référence au moyen d'un algorithme approprié tel qu'un modèle semi-Markov caché. De préférence, on constitue le vocabulaire de référence en faisant répéter à de multiples reprises le même mot dans différentes circonstances et par différentes personnes. Cela crée une certaine variété et un élargissement des modèles des mots, afin d'avoir une plus forte probabilité d'identifier le même mot par rapport au modèle lorsqu'il sera prononcé ultérieurement. Cela peut toutefois aboutir à un recouvrement entre des modèles de mots qui se ressemblent, donc à une plus grande probabilité d'identification incorrecte. Il a également été proposé d'utiliser des réseaux neuronaux, mais ceux-ci ne permettent pas l'identification de la parole continue. -2- D'autre part, la possibilité d'identifier avec précision des mots prononcés est réduite dans des circonstances difficiles, par exemple s'il y a un fort bruit de fond ou si la personne qui parle est soumise à un stress. Par conséquent, la présente invention a pour but de fournir un procédé de reconnaissance de la parole qui offre de meilleures possibilités de reconnaissance des sons prononcés. Dans ce but, I'invention fournit un procédé de reconnaissance de la parole, caractérisé par des étapes dans lesquelles on délivre à un réseau neuronal des signaux dits vocaux, représentant une série de mots ou de termes connus, on identifie dans le réseau neuronal les caractéristiques de chaque mot ou terme qui le distinguent d'autres de ces mots ou termes, on délivre à une mémoire des informations relatives à ces caractéristiques distinctives conjointement à des informations identifiant le mot ou terme auquel ces caractéristiques sont associées, pour mémoriser un vocabulaire de référence, et l'on compare ultérieurement des signaux vocaux représentant un mot ou terme à reconnaître à des caractéristiques distinctives tirées du vocabulaire contenu dans ladite mémoire, de manière à identifier ce mot ou terme. De préférence, le procédé comprend des étapes dans lesquelles on prononce plusieurs fois chaque mot ou terme connu pour former des spécimens et l'on effectue un ajustement temporel des spécimens de chaque mot pour produire les signaux vocaux qui sont délivrés au réseau neuronal. Lesdites caractéristiques distinctives de chaque mot ou terme peuvent être, par exemple, des caractéristiques spectrales ou des coefficients linéaires de prédiction. De préférence, la comparaison entre les signaux vocaux relatifs à un mot ou terme à reconnaître et des caractéristiques distinctives tirées du vocabulaire de référence est effectuée au moyen d'une technique utilisant un modèle semi-Markov caché. 3- Le vocabulaire de référence contenu dans la mémoire peut comprendre des motifs de distorsion de temps dynamique des caractéristiques distinctives. De préférence, une restriction de syntaxe est effectuée sur le vocabulaire de référence en fonction de la syntaxe de mots précé- demment identifiés. On décrira ci-dessous, à titre d'exemple, un appareil de reconnaissance de la parole et son procédé de fonctionnement, en référence aux dessins annexés, dans lesquels la fig. I est un schéma-bloc de l'appareil, la fig. 2 représente des étapes du procédé, et la fig. 3 illustre une des étapes du procédé. L'appareil de reconnaissance de la parole est indiqué globalement par la référence 1. Il reçoit des signaux vocaux d'entrée provenant d'un microphone 2 qui peut, par exemple, être monté dans le masque respiratoire d'un pilote d'avion ou d'hélicoptère. Des signaux de sortie représentant des mots identifiés sont délivrés par l'appareil 1 à un dispositif de rétroaction 3 et à un dispositif d'utilisation 4. Le dispositif de rétroaction 3 peut être un affichage visuel ou un dispositif audible, destiné à communiquer à celui qui parle les mots ayant été identifiés par l'appareil 1. Le dispositif d'utilisation 4 peut être agencé pour commander une fonction de l'équipement de l'aéronef en réponse à une commande vocale reconnue par le dispositif d'utilisation dans les signaux de sortie de l'appareil. Les signaux provenant du microphone 2 sont transmis à un préamplifi- cateur 10 comportant un étage de précorrection 11 qui produit un spectre vocal plat en moyenne à long terme, afin d'assurer que toutes les sorties des canaux de fréquence occupent une gamme dynamique similaire, la caractéristique étant nominalement plate jusqu'à 1 kHz. Un 264 AZ4Y - 4 - commutateur 12 peut être actionné pour donner à choix un gain de 3 ou 6dB/octave dans les fréquences élevées. Le préamplificateur 10 comporte aussi un filtre antidistorsion 21 sous la forme d'un filtre passe-bas- Butterworth du huitième ordre, dont la fréquence de coupure à -3dB est placée à 4kHz. Le signal de sortie du préamplificateur 10 est transmis, à travers un convertisseur analogique/numérique 13, à un banc de filtrage numérique 14. Ce banc de filtrage 14 comporte dix-neuf canaux réalisés par un logiciel assembleur dans un microprocesseur TMS32010 et il est basé sur le "JSRU Channel Vocoder" décrit par Holmes, 3.N dans IEE proc., vol 127, Pt.F, N 1, Fév. 1980. Le banc de filtrage 14 a des largeurs de canaux inégales, correspondant approximativement aux bandes critiques de la perception auditive dans la gamme de 250 à 4000 Hz. Les réponses de canaux adjacents se croisent approximativement à 3dB en dessous de leur crête. Au milieu d'un canal, l'atténuation d'un canal voisin est d'environ 1 dB. Les signaux sortant du banc de filtrage 14 sont délivrés à une unité 15 d'intégration et de reconnaissance de bruit, qui met en oeuvre un algorithme de reconnaissance de bruit du type décrit par 3.S. Bridle et al. dans "A noise compensating spectrum distance measure applied to automatic speech recognition". Proc. Inst. Acoust. Windemere, Nov. 1984. Des techniques adaptatives de suppression de bruit peuvent être mises en oeuvre par l'unité 15 pour réduire le bruit périodique, ce qui peut servir à réduire par exemple le bruit périodique d'un hélicoptère. La sortie de l'unité 15 est transmise à une unité 16 de comparaison de motifs, qui accomplit les divers algorithmes de comparaison de motifs. L'unité 16 est raccordée à une mémoire de vocabulaire 17 qui contient des modèles de Markov basés sur des caractéristiques distinctives de chaque mot ou terme du vocabulaire concerné. Ces caractéristiques distinctives sont introduites dans le vocabulaire de la manière illustrée par les figures 2 et 3. 26 7249 - 5 - Dans une première étape 30, on enregistre des exemples isolés de chacun des mots ou termes à introduire dans le vocabulaire de référence. On répète cette opération de façon à disposer de multiples spécimens de chaque mot ou terme. Dans l'étape suivante 31, les différents spécimens enregistrés sont soumis à un ajustement temporel au moyen d'une programmation dynamique, pour être ajustés à la durée moyenne des spécimens prononcés. Ceci élimine les variations temporelles de l'élocution naturelle, dans laquelle le même mot peut être prononcé à différentes vitesses. On choisit comme mot moyen celui qui a une durée moyenne ou sur la base d'autres critères de métrique qui placent le mot dans la moyenne du groupe de mots. Par exemple, si le vocabulaire de référence comprend les chiffres de zéro à neuf, tous les spécimens de chaque chiffre auront la même durée après avoir été traités par programmation dynamique. Dans une troisième étape 32, les mots ainsi ajustés temporellement sont délivrés à un réseau neuronal 20. La structure du réseau neuronal peut être monocouche ou multicouche et contenir n'importe quelle statégie connue d'apprentissage par propagation rétroactive d'erreurs. Le réseau neuronal est agencé pour apprendre les caractéristiques spectrales distinctives du vocabulaire, c'est-à-dire les caractéristiques de chaque mot qui le distinguent d'autres mots du vocabulaire. Ceci est représenté par un exemple dans la fig. 3 pour la prononciation du mot anglais "one", la fréquence sonore F étant représentée par un spectre dans différentes tranches du temps T. La partie de gauche de la figure représente l'analyse spectrale/temporelle du mot "one". La partie de droite de la figure représente les caractéristiques spectrales/temporelles qui distinguent ce mot "one" des autres chiffres "zero", "two", "three" etc. Dans une quatrième étape 33, ces caractéristiques distinctives sont soumises à un algorithme connu, éliminant l'influence des variations temporelles de l'élocution naturelle. Dans cet exemple, on utilise un modèle semi-Markov caché (HSMM). Les caractéristiques distinctives identifiées par le réseau neuronal sont groupées avec les paramètres du HSMM en vue de leur stockage dans la mémoire 17. -6- De cette manière, la mémoire 17 contient un modèle de chaque mot ou terme du vocabulaire de référence, ce modèle tenant compte des possibilités de confusion de ce mot avec d'autres mots du vocabulaire. Il en résulte une amélioration de la procédure d'enregistrement en vue d'une comparaison ultérieure de motifs. Les caractéristiques distinctives utilisées pour identifier chaque mot ne sont pas nécessairement des caractéristiques spectrales, mais elles pourraient être des coefficients linéaires de prédiction ou d'autres caractéristiques du signal vocal. Les modèles de mots contenus dans la mémoire peuvent être des motifs de distorsion de temps dynamique (Dynamic Time Warping) afin de tenir compte de la variabilité temporelle et de la métrique considérée par le réseau neuronal 20 sur l'ensemble du mot. Une unité de syntaxe 18, interposée entre la mémoire de vocabulaire 17 et l'unité de comparaison de motifs 16, peut être utilisée pour effectuer une restriction de syntaxe de manière connue sur le vocabulaire mémorisé utilisé pour la comparaison, en fonction de la syntaxe de mots précédemment identifiés. Le procédé selon l'invention permet la reconnaissance de la parole continue grâce à un processus d'enregistrement dans un réseau neuronal, avec les performances accrues qu'un tel réseau permet d'obtenir, mais sans exiger une capacité excessive de traitement des informations. - 7- Revendications 1. Procédé de reconnaissance de la parole, caractérisé par des étapes dans lesquelles on délivre à un réseau neuronal (20) des signaux dits vocaux représentant une série de mots ou termes connus, on identifie dans le réseau neuronal (20) les caractéristiques de chaque mot ou terme qui le distinguent d'autres de ces mots ou termes, on délivre à une mémoire (17) des informations relatives à ces caractéristiques distinctives conjointement à des informations identifiant le mot ou terme auquel ces caractéristiques sont associées, pour mémoriser un vocabulaire de référence, et l'on compare ultérieurement des signaux vocaux repré- sentant un mot ou terme à reconnaître à des caractéristiques distinctives tirées du vocabulaire contenu dans ladite mémoire (17), de manière à identifier ce mot ou terme. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'on prononce plusieurs fois chaque mot ou terme connu pour former des spécimens et en ce que l'on effectue un ajustement temporel des spécimens de chaque mot pour produire les signaux vocaux qui sont délivrés au réseau neuronal. 3. Procédé selon la revendication I ou 2, caractérisé en ce que lesdites caractéristiques distinctives de chaque mot ou terme sont des caracté- ristiques spectrales. 4. Procédé selon la revendication I ou 2, caractérisé en ce que lesdites caractéristiques distinctives sont des coefficients linéaires de prédiction. 5. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la comparaison entre les signaux vocaux relatifs à un mot ou terme à reconnaître et des caractéristiques distinctives tirées du vocabulaire de référence est effectuée au moyen d'une technique utilisant un modèle semi-Markov caché. 6. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le vocabulaire -8- de référence contenu dans la mémoire (17) comprend des motifs de distorsion de temps dynamique des caractéristiques distinctives. 7. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'une restriction de syntaxe est effectuée sur le vocabulaire de référence en fonction de la syntaxe de mots précédemment identifiés.