Системы управления распознавания речевой информации

Министерство образования Омской области

Бюджетное образовательное учреждение Омской области

среднего профессионального образования

«Омский государственный колледж управления и профессиональных технологий»

Специальность 080802 «Прикладная информатика»

Системы управления распознавания речевой информации

Курсовая работа

КР.080802.ПИ-43.1601/09

Разработал

студент                                                                      Ю.А. Полещук

Руководитель                                                              С.П. Серкова

2012

Содержание

Введение

1              Автоматическое распознавание речи

1.1              Распознавание слов в слитной речи

1.2              Распознавание изолированных слов

1.3              Проблема автоматического распознавания речи

2              Системы управления распознаванием речевой информации

2.1              Система голосового управления

2.1.1              Программа VoiceNavigator

2.1.2              Программа Truffaldino

2.2              ПО для распознавания речи

2.2.1              Требования к оборудованию

2.2.2              Программное обеспечение, применяемое за рубежом

2.2.3              Положение в России

2.2.4              Будущее систем распознавания речи

Заключение

Список литературы

Введение

Когда-то писателям-фантастам возможность обычного разговора с компьютером казалась столь очевидной и естественной, что первые вычислительные машины, лишенные голосового интерфейса, воспринимались как что-то неполноценное и еще не вполне состоявшееся. С той поры утекло много времени, за которое произошли две перемены: первая из них состояла в том, что люди с этой неполноценностью смирились, а вторая характерна тем, что под влиянием технического прогресса стали возрождаться надежды на долгожданную реализацию естественного интерфейса, частью которого и является разговор, но не с фининспектором, а с компьютером.

Надо сказать, что потребность в речевом общении с компьютером столь естественна, что ее не могли заглушить никакие паллиативы, порождаемые развитием аппаратного и программного обеспечения. В наибольшей мере ее стимулирует отнюдь не желание разработчиков создать пользовательские суперудобства, а существование специфических областей компьютеризации, где голосовые команды являются наиболее приемлемым или даже единственно возможным решением. К ним относятся телефонный доступ к автоматическим справочным системам, управление удаленным компьютером или мобильным портативным устройством, осуществляемое во время движения.

Цель работы: выявить состояние и перспективы развития систем распознавания речи.

Задачи:

      Описать технологию распознавания речи

      Выявить проблемы автоматического распознавания речи.

      Привести обзор популярных систем управления распознаванием речевой информации.

      Описать программное обеспечение, используемое в России и за рубежом.

      Выявить перспективы развития систем распознавания речи.

1              Автоматическое распознавание речи

Традиционная модель автоматического распознавания речи (АРР) предполагает, что путем отслеживания акустических параметров и применения одного из средств поиска по набору эталонов фонематических сегментов можно установить фонематические ряды. Затем эти ряды могут быть применены для проведения лингвистического анализа на более высоком ярусе выделения слов, фраз и смысла высказываний. Успешное понимание произнесенных предложений (фраз) включает употребление той или иной лингвистической структуры в сочетании с наиболее достоверной звуковой информацией.

При автоматическом распознавании речи большие трудности представляют собой процессы обнаружения и идентификации некоторых групп фонем.

1.1              Распознавание слов в слитной речи

Для распознавания слов в слитной речи апробированы два различных подхода. В первом случае при глобальном подходе слово, которое необходимо распознать, сравнивается с каждым словом словаря. При сравнении используется, как правило, спектральное представление каждого слова. Среди различных методов данного типа хорошие результаты дал метод динамического программирования.

Во втором случае при аналитическом подходе каждое слово или группа слов сначала сегментируется на меньшие единицы. Сегментами являются слогоподобные или фонемоподобные единицы. Это позволяет проводить распознавание либо на слоговом, либо на фонемном уровне и одновременно хранить в памяти параметры (длительность, энергию и т.п.), относящиеся к просодии и полезные в дальнейшем. Сегментация может быть основана на нахождении гласных высказывания, которые часто располагаются около максимума интегративной энергии спектра. При таком подходе первым критерием сегментации является изменение энергии во времени. Некоторые согласные, например m, n, l, иногда обладают такой же энергией, как и гласные. Поэтому необходим ввод дополнительных параметров для выяснения наличия гласного звука в каждом ранее определенном сегменте.

Для идентификации согласных, как правило, проводится разделение взрывных и невзрывных согласных. Это достигается путем обнаружения паузы (смычки), соответствующей смыканию перед реализацией взрыва. Задача усложняется для позиции начала высказывания, где сравнительно просто определяется смычка только для звонких взрывных согласных. После обнаружения смычки определяются изменение спектра и вид изменения. Для установления каждой категории звуков обычно пользуются упорядоченными правилами, основанными на информации, зависящей от акустического и фонетического контекстов. В слитной речи фонетическая реализация какого-то конкретного высказывания зависит от нескольких факторов, включая диалект, скорость произнесения речи, манеру произнесения диктора и другие.

1.2              Распознавание изолированных слов

Основные признаки распознавания изолированных слов - иерархическая многоярусная структура и контроль каждого яруса с помощью соответствующих грамматик, чьи символы являются расплывчатыми лингвистическими переменными величинами.

Стратегия распознавания основана на группировке единиц речи в широкие фонетические классы, за которым следует классификация на более детальные группы.

При распознавании слитной речи возникают трудности: распознавание слитной речи намного сложнее распознавания отдельно произнесенных слов, прежде всего, вследствие неявных границ между словами. В результате трудно определить начало и конец соответствия между фонемной цепочкой слова из словаря и распознаваемой фонемной цепочкой. Система акустико-фонетического анализа слитной речи обычно рассматривается как часть общей системы по автоматическому ее распознаванию.

Предварительная сегментация и классификация звуковых элементов включает определение гласноподобных, фрикативноподобных звуков, взрывных согласных, пауз. Задача сегментации, рассматриваемая как задача деления речевого потока на функционально значимые отрезки, решается по-разному. При разработке систем распознавания речи учитывается важность первой ступени обработки акустического сигнала, что связано с работой акустического процессора. Процесс автоматической сегментации непрерывно связан с маркировкой звуковой последовательности. Разработка автоматической сегментации и маркировки вызвана необходимостью привлечения большой акустико-фонетической базы данных и стремлением к объективизации речевого анализа.

1.3              Проблема автоматического распознавания речи

Проблема АРР может быть решена поэтапно. На первом этапе задача распознавания заключается во внешнем удостоверении внутренне выявленных и только поверхностно охарактеризованных классов акустических событий. Для второго этапа решающее значение имеет обобщение внешних критериев классификации внутренне не выявленных классов, что делает возможным предсказуемость характеристики неизвестного сигнала.

При автоматическом распознавании речи, прежде всего, следует выяснить, является ли сигнал в действительности фонетическим (речевым). Известно деление речевого потока на микро- и макросегменты. Разграничение между двумя макросегментами (фразами синтагмами) носит, как правило, дискретный характер, а между двумя микросегментами (субзвуками, звуками, слогами) - стертый. Звуки изменяют свои супрасегментные (длительность, интенсивность, частота основного тона) и сегментные (спектральные) характеристики в соответствии с влиянием единиц других ярусов. Например, увеличение длительности гласной в речевом потоке может указывать на семантическую выделенность слова, положение ударения относительно этой гласной, информацию о предшествующей и последующей фонемах и т. д. Следовательно, для предсказания, например, длительности звука, следует учитывать ряд лингвистических факторов.

Знание сочетаемости фонем на стыках слов играет также не последнюю роль при восприятии речи. Разграничительные средства звучащей речи представляют собой сложное явление, состоящее из самых различных компонентов, связанных с фонотактическими особенностями, синтактико-семантическими факторами, ритмикой формирования речевого высказывания.

Следует остановиться на некоторых проблемах сегментации, связанных со спецификой фонетического уровня. К числу трудностей может быть отнесено автоматическое распознавание назальных и плавных фонем слитной речи. Неопределенности, возникающие из-за ограничений любой системы обработки речи и часто из-за плохого произношения, рассматриваются как источники информации для стохастической грамматики или грамматики неопределенного множества.

Имеющиеся в настоящее время способы микросегментации речи (сегментации на субзвуки, звуки, слоги) можно классифицировать следующим образом:

1) использование степени стабильности во времени каких-либо акустических параметров речевого сигнала, таких как концентрация энергии в частотном спектре;

2) накладывание акустических меток на речевой сигнал через регулярно повторяющиеся короткие интервалы;

3) сравнение выборок речевого сигнала в коротких временных окнах при регулярных интервалах с выборками из фонем-прототипов.

Различают контекстно-зависимые и контекстно-независимые методы сегментации. Самым простым методом контекстно-независимой маркировки является сопоставление эталонов. Для этого необходимо, чтобы в запоминающем устройстве для каждой возможной словарной единице хранилось модель. Контекстно-зависимая сегментация допускает связь используемого множества признаков и порогов с фонетическим контекстом.

Для решения проблемы сегментации звучащей речи большое значение имеет обращение к слогу. При этом в современной лингвистике условно разграничиваются фонетический и фонологический типы слога.

При определении, разграничении и определении слога необходимо использовать фонологические критерии. В наиболее общих терминах слог - это речевой сегмент, состоящий из ядра, т.е. гласного (или слогообразующего согласного) и артикуляторно связанных с ним соседних согласных. Слог дает возможность выхода как на более низкий звуковой, так и на более высокий языковой ярус с использованием информации фонотактических особенностей формирование морфем, слов. Большинство способов сегментации на слоги основано на изменениях общей (суммарной) интенсивности сигнала, т.е. энергии. Поскольку теоретически каждый слог должен содержать только один гласный, а гласные обычно имеют преобладающую интенсивность по сравнению с окружающими согласными, можно предположить, что большинство локальных максимумов - гласные. Очевидно, что слоговые границы находятся в минимальной точке между двумя максимумами. Однако этот подход наталкивается на сложность, т.к. при наличии, например, сонанта могут появляться ложные максимумы.

Сегментация может проводиться в два этапа: на слоги, а затем на звуки, их составляющие, в результате чего уточняются границы между слогами. Соотношение между сегментами по ряду параметров позволяет выявить внутреннюю структуру слоговой единицы.

В фонетике точка зрения на акустическую выделенность границ фонетического слова (ритмической структуры) претерпела ряд изменений. Полное отрицание акустических границ слова сменилось утверждением о том, что при определении границ фонетического слова в потоке речи вполне реально опираться на объективные критерии: акустические характеристики звуков на стыке фонетических слов и их аллофоническую вариативность. При разграничении речевого потока на фонетические слова привлечение акустических характеристик стыковых звуков необходимо во всех случаях: как без паузы, так и при наличии последней.

Вероятность появления паузы в речи зависит от характера сочетаний звуков ритмической структуры соседних слов (например, если первое слово кончается ударным слогом, а следующее за ним начинается также с ударного, то появление между этими словами паузы более вероятно, чем в том случае, когда за ударным слогом первого фонетического слова следует безударный слог второго фонетического слова) и места рассматриваемого стыка во фразе.

В потоке речи определение границ фонетического слова сопряжено с рядом трудностей, возникающих в связи с принадлежностью высказывания к стилю произношения и типу произнесения; позицией фонетического слова в тексте, синтагме и фразе.

Одни реализации границ фонетических слов действительно имеют свои акустические признаки, другие их не имеют. Задача не должна ограничиваться исключительно поиском физических и слуховых признаков соседних звуков, а должна быть направлена на определение иерархии (соподчинения) этих признаков.

Информация об ударении, несомненно, также используется для определения числа фонетических слов в сообщении. Важнейшей информацией, однако, используемой человеком при членении речевого потока, является информация о типах наиболее частотных фонетических слов (ритмических структур). При членении слитной речи на семантически значимые отрезки используется информация различных языковых уровней - от фонологического до семантического. При разработке программ для автоматического членения текста эта информация (о типах ритмических структур, числе и степени ударения и т.д.), безусловно, должна быть принята во внимание. Однако в слитной речи возникают двусмысленные языковые ситуации, декодирование которых может быть осуществлено с привлечением дополнительной информации об акустических признаках членения. Стыковые гласные и согласные обладают определенными акустическими признаками, изменение которых зависит от характера связи между ними.