Puheentunnistus

Puheentunnistus on joukko kieli- ja puheteknologian alaan kuuluvia hahmontunnistusmenetelmiä, joiden avulla tietokone voi tunnistaa ihmisten puhetta. Puheentunnistusmenetelmien avulla voidaan esimerkiksi valmistaa puheohjattavia laitteita tai taltioida puhetta tekstimuotoiseksi.
Puheentunnistuksen menetelmiä.
Puhe onääntä ja ääni on ilmanpaineen nopeata värähtelyä, jonka laatu riippuu siitä, miten puhujan hengitys, kurkunpää, kieli, huulet ja muu ääntöväylä äänteitä muodostavat. Todellisuudessa äänisignaalissa on paljon vaihtelua eli samat äänteet ääntyvät eri kerroilla ja eri puhujilla eri tavalla. Signaalissa ei myöskään aina ole niin selvästi fysikaalisesti tunnistettavissa olevia äänteitä toisin kuin ihmiskuulija ne aistii.
Puheen vaihtelevuuden takia puheentunnistusjärjestelmä joutuu usein valitsemaan oikean tulkinnan todennäköisyysmallin eli kielimallin perusteella. Mitä selvempiä rajoituksia mahdollisille sanoille on, sen paremmin tulkinta onnistuu.
Puheentunnistusjärjestelmän rakentamisen ja käyttämisen vaiheita ovat
Tunnistuksen yksikköinä voi olla foneemi tai difoni eli kahden äänteen yhdistelmä, mikä koostuu ensimmäisen äänteen jälkipuoliskosta ja tätä seuraavan äänteen alkupuoliskosta.
MFCC-piirteet.
MFCC-piirteet (engl. Mel frequancy cepstrum coefficients) lasketaan syötesignaalista menetelmällä
Kielimalli.
Kielimalli on todennäköisyysfunktio seuraavalle odotettavissa olevalle sanalle, kun formula_3 edellistä sanaa tunnetaan. Kielimalli on ehdollinen todennäköisyys
formula_4.
Kielimalli voidaan määritellä myös sanan osille, kuten morfeemeille. Kielimallin perustana käytetään olemassaolevaa tekstiaineistoa eli korpusta. Aineisto voi olla peräisin kirjoista, sanomalehdistä, tv-ohjelmien transskripteistä tai vaikka internetistä. Merkitään sanan formula_5 esiintymien lukumäärää opetusaineistossa formula_6:llä ja aineiston kokoa formula_7:llä. Yksinkertaisin kielimalli on yhden sanan esiintymistodennäköisyyttä mittaava unigrammi
formula_8.
Yleensä käytetään kuitenkin kielen rakennetta paremmin mallintavaa tri-grammia
formula_9,
missä formula_10 on sanajonon esiintymien lukumäärä. Tällä tavoin lasketut todennäköisyydet heittelevät paljon riippuen käytetystä aineistosta. Esimerkiksi, jos opetusaineistossa on paljon uutistekstejä, tiettyjen paikan- ja henkilönnimien toistuva esiintyminen vääristää jakaumaa eikä näin ollen välttämättä ole yleistettävissä. Toisaalta puheentunnistustehtävässä kohdataan väistämättä sanoja, joita ei esiinny korpuksessa, mikä osaltaan huonontaa tunnistusjärjestelmän yleistämiskykyä. Yleistämiskykyä voidaan parantaa oikaisemalla todennäköisyysjakaumaa menetelmillä, joita kutsutaan tasoitukseksi. Esimerkki tasoitusmenetelmästä on absoluuttinen poisto, jossa aineistossa esiintyvien sanojen todennäköisyyksistä vähennetään määrätty osa, joka käytetään mallintamaan aineistossa esiintymättömien sanojen todennäköisyyttä.
Puheentunnistuksen sovelluksia.
Erityisesti kokouksen puheiden taltioimisessa sovellus on herkkä ulkopuolisille häiriöille, ja puhuminen saattaa häiritä ulkopuolisia. Näin ollen on kehitetty nk. stenomaski, joka mahdollistaa häiriöttömän sanelun.
Käytännössä suurin osa suomenkielisistä puheentunnistusmarkkinoista on keskittynyt sairaaloihin ja lääkärisaneluihin.