ИСЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ ФОНЕМ

Аннотация: Изучена возможность нейронной сети классифицировать фонемы, выделение значимых признаков из аудиосигнала, проведен опыт по нахождению оптимальных параметров для нейросети.

Ключевые слова: система распознавания речи, анализ Фурье, нейронные сети, алгоритм распознавания.

Обработка речевых сигналов являются одним из традиционных объектов исследования. Распознавание речи является одной из самых главных задач в этой области. В этом случае главной информационной составляющей является семантическая информация. Основными элементами решения являются фонемы, определяемые совокупностью объективных признаков.

В этом случае задача сводится к правильной классификации фонем на отрезках сигнала, называемых фреймами.  Одним из важных параметров настройки распознавателя является правильный выбор длины фрейма. Если фрейм будет слишком маленьким, то важные характеристики фонем не попадут в него.

Для нахождения оптимальной длины фрейма исследуем возможность нейронной сети выделять отдельные буквы в сигнале. Для опытов используем простейшую модель однослойной нейронной сети и малый набор фраз с большим повторением букв. Нейронные сети имеют хорошую способность выделять основные признаки, если они есть в входном  сигнале.

Это позволит узнать необходимый размер фрейма, так чтобы после преобразования фурье он содержал информацию о частотных характеристиках одной фонемы, а характеристики соседних фонем в достаточно степени разделялись.

Примем этот параметр Ft равный  от 2 мс до 50 мс. Обучаться сеть будет 1000 итераций, а после этого будет проверка величины общей функции потерь.

Для устранения вероятности, что размерность входящего вектора будет недостаточно для классификации  фонем, используем количество нейронов в сети всегда равным максимальному количеству.

Из-за особенностей дискретного преобразования фурье информативными будут являться только максимум половина изначального количества сигналов. Так как минимальной частотой дискретизации сигнала в тестовой выборке будет 16 кГц, то в каждом фрейме будет содержаться 16t точек, где t время сигнала в мс.

Речь человека имеет разный темп, и для классификации букв на вход сети должен быть подан вектор примерно равный длине произношения одной буквы. Для этого будем всегда подавать на вход сети количество фреймов, равных определенному промежутку времени. Этот параметр Bt будет итерироваться в опытах от 5 мс до 200 мс.

Однако при этом возникает аналогичная проблема, как при выборе фреймов, часть информации может разбиться на два соседних участка и не учесться. Для этого сеть проходит по преобразованному сигналу с перекрытием сигналов.  Примем оба диапазона перекрытия равным 50%.

Для измерения качества распознавания системы примем число правильных классификаций букв. Его будем получать из числа ошибок в буквах. А число ошибок будет вычисляться как расстояние Левиншейна от результата классификации до правильного ответа, поделенное на количество символов правильного ответа.

Опыты

Результаты эксперимента приведены в Таблице 1 и Таблице 2, в столбцах показано Bt - время отрезка сигнала, подаваемого на вход.

По строкам указан параметр Ft – длина отрезка в исходном сигнале на котором было применено преобразование фурье. По части этих данных построены графики на Рисунке 1. На Рисунке 2 показаны некоторые удачные конфигурации.