Razvoj akustičkog modela hrvatskog jezika pomoću alata HTK

Paper presents development of the acoustic model for Croatian language for automatic speech recognition (ASR). Continuous speech recognition is performed by means of the Hidden Markov Models (HMM) implemented in the HMM Toolkit (HTK). In order to adjust the HTK to the native language a novel algorithm for Croatian language transcription (CLT) has been developed. It is based on phonetic assimilation rules that are applied within uttered words. Phonetic questions for state tying of different triphone models have also been developed. The automated system for training and evaluation of acoustic models has been developed and integrated with the new graphical user interface (GUI). Targeted applications of this ASR system are stress inoculation training (SIT) and virtual reality exposure therapy (VRET). Adaptability of the model to a closed set of speakers is important for such applications and this paper investigates the applicability of the HTK tool for typical scenarios. Robustness of the tool to a new language was tested in matched conditions by a parallel training of an English model that was used as a baseline. Ten native Croatian speakers participated in experiments. Encouraging results were achieved and reported with the developed model for Croatian language.Rad opisuje razvoj akustičkog modela hrvatskog jezika za potrebe sustava za automatsko prepoznavanje govora. Prepoznavanje prirodnog spojenog izgovora ostvaruje se korištenjem skrivenih Markovljevih modela (HMM) u okviru alata HTK. U svrhu prilagodbe ovog alata na hrvatski jezik razvijen je novi algoritam za automatsku fonetsku transkripciju hrvatskih riječi. Zasniva se na načelu fonetske asimilacije unutar izgovorenih riječi. Razvijen je i skup fonetskih pitanja koji se koristi za klasifikaciju prilikom udruživanja trifonskih modela sličnih glasova. Razvijena je automatizirana aplikacija za gradnju i evaluaciju akustičkih modela, integrirana s novo razvijenim grafičkim sučeljem. Primjene ovog sustava za prepoznavanje su trening s doziranim izlaganjem stresu (SIT) i terapija izlaganjem primjenom virtualne stvarnosti (VRET). Prilagodljivost akustičkog modela na zatvoren skup govornika vrlo je važna za takve primjene, pa se u radu istražuje primjenjivost alata HTK u tipičnim scenarijima. Robusnost alata na promjenu jezika istražuje se uparenim treniranjem i evaluacijom ekvivalentnog modela engleskog jezika u jednakim uvjetima. U eksperimentima je sudjelovalo deset izvornih hrvatskih govornika. Ostvareni rezultati za hrvatski jezik prikazani u radu pokazuju zadovoljavajuća svojstva razvijenog akustičkog modela hrvatskog jezika