Способ и устройство классификации сегментов зашумленной речи с использованием полиспектрального анализа

1. Способ классификации сегментов зашумленной речи с использованием полиспектрального анализа, включающий последовательно исполняемые этапы, согласно которым осуществляют прием зашумленного речевого сигнала; выполняют аналогово-цифровое преобразование с предустановленной частотой дискретизации и разделение на сегменты квазистационарности, вычисляют Фурье-спектры сегментов зашумленного речевого сигнала и нормализуют их; выделяют в нормализованном спектре амплитуд паузы, шумы и звуковые сигналы, далее производят классификацию сегментов по типовым группам, для чего определяют на основе исходного речевого сигнала и нормализованного спектра в каждом сегменте наличие/отсутствие классификационных признаков, комбинаторные наборы которых характеризуют группы фонем, параметры которых предустановлены в блоке памяти и сравнивают определенные комбинаторные наборы классификационных признаков сегмента с предустановленными параметрами групп фонем, одновременно формируют последовательности символов, обозначающих группы фонем, отличающийся тем, что используют аппарат полиспектрального анализа, а именно при оценке Фурье-спектра амплитуд речевого сигнала, получаемого через биспектр речевого сигнала, который синтезируют путем преобразования Фурье от тройной автокорреляционной функции на участке квазистационарности обрабатываемого зашумленного речевого сигнала с целью частичного подавления гауссовых компонент шумового воздействия, кроме того, на этапе принятия решения классификации обрабатываемого сегмента зашумленного речевого сигнала с задачей отнесения к конкретной группе (12 (двенадцать) группы фонем и 1 (одна) группа, характеризующая паузу), осуществляют коррекцию классификационных признаков групп с применением процедуры иерархии, для чего вводят весовые коэффициенты, основанные на внутри символьных и между символьных связях, как в кодовом слове, так и внутри каждого символа, и получают их путем оценки статистических и параметрических особенностей, как речевого сигнала, так и шума.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на этапе получения Фурье-спектров зашумленного речевого сигнала Фурье-спектры приближают к спектрам исходного речевого сигнала за счет частичного подавления гауссовой компоненты шумового воздействия на основе сечения речевого сигнала, представленного эргодическим квазистационарным случайным процессом, по кумулянту третьего порядка и далее восстанавливают Фурье-спектры непосредственно из биспектра обрабатываемого сегмента речевого сигнала.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при непосредственном процессе принятия решения классификации сегментов зашумленной речи к определенному классу групп фонем в условиях зашумления обрабатываемого речевого сигнала русской речи вводят процедуру иерархии, основанную на статистических особенностях длительности различных фонем русской речи, для чего вводят весовые коэффициенты классификационных признаков 12 (двенадцати) групп фонем, основанные на рекурсивных связях внутри кодового слова, состоящего из символов, обозначающих группу фонем.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при непосредственном процессе принятия решения кластеризации сегментов зашумленной речи к определенному классу из 12 (двенадцати) групп фонем и 1 (одной) группы, характеризующей паузу, в условиях зашумления обрабатываемого речевого сигнала русской речи вводят процедуру иерархии, основанную на параметрических особенностях свойств шумов и речи, для чего вводят весовые коэффициенты классификационных признаков 12 (двенадцати) групп фонем и 1 (одной) группы, характеризующей паузу, основанные на рекурсивных связях внутри каждого символа, обозначающего группу фонем, кодового слова.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на этапе получения Фурье-спектров зашумленного речевого сигнала Фурье-спектры приближают к спектрам исходного речевого сигнала за счет частичного подавления гауссовой компоненты шумового воздействия на основе сечения речевого сигнала, представленного эргодическим квазистационарным случайным процессом, по кумулянту третьего порядка и далее восстанавливают Фурье-спектры непосредственно из биспектра обрабатываемого сегмента речевого сигнала, затем на этапе принятия решения классификации сегментов зашумленной речи к определенному классу групп фонем в условиях зашумления обрабатываемого речевого сигнала русской речи вводят процедуру иерархии, основанную на статистических особенностях длительности различных фонем русской речи, для чего вводят весовые коэффициенты классификационных признаков 12 (двенадцати) групп фонем, основанные на рекурсивных связях внутри кодового слова, состоящего из символов, обозначающих группу фонем, при этом учитывают процедуру иерархии, основанную на параметрических особенностях свойств шумов и речи, для чего вводят весовые коэффициенты классификационных признаков 12 (двенадцати) групп фонем и 1 (одной) группы, характеризующей паузу, основанные на рекурсивных связях внутри каждого символа, обозначающего группу фонем, кодового слова.
6. Устройство классификации сегментов речи, включающее блок приема зашумленного речевого сигнала, последовательно соединенный с аналого-цифровым преобразователем, соединенного с блоком управления, блоком памяти и блоком определения классификационных признаков групп фонем с целью формирования последовательности символов, обозначающих группы фонем, выполненный с обеспечением возможности формирования по текущим комбинаторным сочетаниям классификационных признаков, присутствующих в зашумленном речевом сигнале соответствующей им последовательности символов, обозначающих группы фонем; записи кодового слова, размеченного по символам групп фонем и вызываемого из блока памяти, все блоки соединены с блоком управления, выполненным с обеспечением возможности управления режимами функционирования блоков, обмена данными между ними и взаимодействия с блоком памяти, отличающееся тем, что используется блок сегментации речевого сигнала, учитывающий взаимное окно пересечения соседних сегментов по количеству отсчетов, соединенный с совокупностью блоков полиспектрального анализа, включающую блок корреляции третьего порядка, выход которого соединен с входом блока преобразования Фурье, выход которого соединен с входом блока восстановления Фурье-спектра амплитуд из оценки биспектра, выход которого соединен с входом блока определения сегментных классификационных признаков; также дополнительным введением блока коррекции классификационных признаков, блоков параметрической и статистической иерархии и блока хранения кратковременных данных; кроме того, в блоке определения классификационных признаков групп фонем реализована процедура выявления шумового признака, добавлением дополнительного полосового фильтра; введенные блоки соединены между собой множественными рекурсивными связями, учитывающими внутри символьную и межсимвольную связь в формируемой последовательности с выхода блока формирования последовательности символов.
7. Устройство по п. 6, отличающееся тем, что в блоке памяти 2 предустановлены данные о комбинаторных наборах классификационных признаков и весовых коэффициентов 12 (двенадцати) групп фонем и 1 (одной) группы, характеризующей паузу в обрабатываемом речевом сигнале.
8. Устройство по п. 6, отличающееся тем, что блок определения классификационных признаков соединен с блоком коррекции классификационных признаков, связанного с блоками определения иерархии, путем введения взаимных рекурсивных связей при последовательно-параллельной обработке сегментов зашумленного речевого сигнала.
9. Устройство по п. 6, отличающееся тем, что блок хранения кратковременных данных связан с блоками параметрической и статистической иерархии и блоком принятия решения путем введения взаимных рекурсивных связей при последовательно-параллельной обработке сегментов зашумленного речевого сигнала.
10. Устройство по п. 6, отличающееся тем, что в блоке памяти 2 предустановлены данные о комбинаторных наборах классификационных признаков и весовых коэффициентов 12 (двенадцати) групп фонем и 1 (одной) группы, характеризующей паузу в обрабатываемом речевом сигнале, кроме того, блок определения классификационных признаков соединен с блоком коррекции классификационных признаков, связанного с блоками определения иерархии, путем введения взаимных рекурсивных связей при последовательно-параллельной обработке сегментов зашумленного речевого сигнала, при этом блок хранения кратковременных данных связан с блоками параметрической и статистической иерархии и блоком принятия решения, путем введения взаимных рекурсивных связей при последовательно-параллельной обработке сегментов зашумленного речевого сигнала.