Implications of modulation filterbank processing for automatic speech recognition

In questa tesi due diversi modelli del sistema uditivo sono stati usati come metodo di estrazione di caratteristiche per un software di riconoscimento vocale. L'estrazione è stata operata utilizzando due modelli percettivi, originariamente implementati per simulare i risultati di diversi test psicoacustici (Dau et al. 1996a, 1997a). Il principale interesse è rivolto allo stadio di modulazione temporale dei modelli, poiché in diverse ricerche sono state trovate prove a sostegno dell'importanza di questo stadio (e. g. Drullman et al., 1994a,b; Drullman, 1995). La raccolta di maggiori informazioni riguardanti l'importanza delle modulazioni temporali all'interno di un framework di riconoscimento vocale, potrebbe portare ad una miglior comprensione del complesso meccanismo di analisi/riconoscimento vocale operata dal sistema uditivo umano. I modelli sono stati testati in diverse condizioni, ricavate da registrazioni sonore di materiale standard per lo studio di performance di algoritmi di riconoscimento vocale. In aggiunta, è stato fatto un tentativo di replicare i risultati ottenuti da Kanedera et. al (1999) atto a validare i risultati riguardo l'importanza percettiva delle diverse bande nel dominio della modulazione in frequenz

Äänisisällön automaattisen luokittelun menetelmiä

This study presents an overview of different methods of digital signal processing and pattern recognition that are frequently applicable to automatic recognition, classification and description of audio content. Moreover, strategies for the combination of the said methods are discussed. Some of the published practical applications from different areas are cited to illustrate the use of the basic methods and the combined recognition strategies. A brief overview of human auditory perception is also given, with emphasis on the aspects that are important for audio recognition.Tässä työssä esitetään yleiskatsaus sellaisiin signaalinkäsittelyn ja hahmontunnistuksen menetelmiin, jotka ovat usein sovellettavissa äänisisällön automaattiseen tunnistamiseen, luokitteluun ja kuvaamiseen. Lisäksi työssä esitetään strategioita mainittujen menetelmien yhdistelyyn ja annetaan näihin ratkaisuihin liittyviä esimerkinomaisia viitteitä kirjallisuudesta löytyviin käytännön sovelluksiin eri sovellusalueilta. Työ sisältää myös suppean esityksen ihmisen kuulon toiminnan pääpiirteistä äänitunnistuksen kannalta

Liftered Forward Masking Procedure For Robust Digits Recognition

Using TI digits recognition experiments, we show that a combination of two dynamic speech features, Liftered Forward Masked (LFM) MFCC and 2-D cepstrum, can improve system robustness to additive Volvo noise while maintaining system performance comparable to standard MFCC features in clean conditions. Through experiments, we show that the information extracted by forward masking and by the 2D cepstrum are in some sense orthogonal. By combining the LFM MFCC and the 2-D cepstrum plus # 2-D cepstrum, we achieve a recognition rate above 90% on the TI connected digits task, even in additive Volvo noise condition with SNR as low as 0dB. This corresponds to a SNR gain over 30dB compared with standard MFCC plus dynamic and acceleration coefficients. 1. INTRODUCTION In real environments, a speech recognizer can encounter distortions which degrade recognizer accuracy, such as additive background noise. The use of dynamic features (e.g. delta and acceleration coefficients) in addition has been p..

Trifoniklusterointi suomenkielisessä jatkuvassa puheentunnistuksessa

Tässä diplomityössä tutkitaan kontekstiriippuvien foneemimallien (trifonien) käyttöä suomenkielisen puhujariippuvan jatkuvan puheen tunnistimessa. Työn ensimmäisessä osassa tarkastellaan ihmisen puheentuotto- ja kuulojärjestelmiä, suomen kielen ominaisuuksia puheentunnistuksen kannalta sekä esitellään puheentunnistusjärjestelmien yleinen rakenne ja toiminta. Selostuksessa painotetaan foneemien kontekstiriippuvuutta sekä koartikulatorisia efektejä. Työn toisessa osassa opetetaan puhujariippuva tunnistin käyttäen kätkettyjä Markov-malleja (HMM) sekä Hidden Markov Model Toolkit (HTK)-ohjelmistoa. Trifoniklusteroinnissa kokeillaan datalähtöistä binääriseen päätöspuuhun perustuvaa menetelmää sekä menetelmiä, jotka käyttävät hyväkseen tietoa foneemien äännetyypeistä sekä ääntämispaikoista. Parhaat tunnistustulokset saavutetaan puuklusterointimenetelmällä, jolloin myös malleja on suurin määrä. Tunnistuskokeiden virheitä tarkastellaan laajasti. Foneemikohtaiset tyypilliset virheet ja eniten virheitä tuottaneet kontekstit analysoidaan