Advancing Electromyographic Continuous Speech Recognition: Signal Preprocessing and Modeling

Speech is the natural medium of human communication, but audible speech can be overheard by bystanders and excludes speech-disabled people. This work presents a speech recognizer based on surface electromyography, where electric potentials of the facial muscles are captured by surface electrodes, allowing speech to be processed nonacoustically. A system which was state-of-the-art at the beginning of this book is substantially improved in terms of accuracy, flexibility, and robustness

Advancing Electromyographic Continuous Speech Recognition: Signal Preprocessing and Modeling

Speech is the natural medium of human communication, but audible speech can be overheard by bystanders and excludes speech-disabled people. This work presents a speech recognizer based on surface electromyography, where electric potentials of the facial muscles are captured by surface electrodes, allowing speech to be processed nonacoustically. A system which was state-of-the-art at the beginning of this book is substantially improved in terms of accuracy, flexibility, and robustness

Modelo acústico de língua inglesa falada por portugueses

Trabalho de projecto de mestrado em Engenharia Informática, apresentado à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2007No contexto do reconhecimento robusto de fala baseado em modelos de Markov não observáveis (do inglês Hidden Markov Models - HMMs) este trabalho descreve algumas metodologias e experiências tendo em vista o reconhecimento de oradores estrangeiros. Quando falamos em Reconhecimento de Fala falamos obrigatoriamente em Modelos Acústicos também. Os modelos acústicos reflectem a maneira como pronunciamos/articulamos uma língua, modelando a sequência de sons emitidos aquando da fala. Essa modelação assenta em segmentos de fala mínimos, os fones, para os quais existe um conjunto de símbolos/alfabetos que representam a sua pronunciação. É no campo da fonética articulatória e acústica que se estuda a representação desses símbolos, sua articulação e pronunciação. Conseguimos descrever palavras analisando as unidades que as constituem, os fones. Um reconhecedor de fala interpreta o sinal de entrada, a fala, como uma sequência de símbolos codificados. Para isso, o sinal é fragmentado em observações de sensivelmente 10 milissegundos cada, reduzindo assim o factor de análise ao intervalo de tempo onde as características de um segmento de som não variam. Os modelos acústicos dão-nos uma noção sobre a probabilidade de uma determinada observação corresponder a uma determinada entidade. É, portanto, através de modelos sobre as entidades do vocabulário a reconhecer que é possível voltar a juntar esses fragmentos de som. Os modelos desenvolvidos neste trabalho são baseados em HMMs. Chamam-se assim por se fundamentarem nas cadeias de Markov (1856 - 1922): sequências de estados onde cada estado é condicionado pelo seu anterior. Localizando esta abordagem no nosso domínio, há que construir um conjunto de modelos - um para cada classe de sons a reconhecer - que serão treinados por dados de treino. Os dados são ficheiros áudio e respectivas transcrições (ao nível da palavra) de modo a que seja possível decompor essa transcrição em fones e alinhá-la a cada som do ficheiro áudio correspondente. Usando um modelo de estados, onde cada estado representa uma observação ou segmento de fala descrita, os dados vão-se reagrupando de maneira a criar modelos estatísticos, cada vez mais fidedignos, que consistam em representações das entidades da fala de uma determinada língua. O reconhecimento por parte de oradores estrangeiros com pronuncias diferentes da língua para qual o reconhecedor foi concebido, pode ser um grande problema para precisão de um reconhecedor. Esta variação pode ser ainda mais problemática que a variação dialectal de uma determinada língua, isto porque depende do conhecimento que cada orador têm relativamente à língua estrangeira. Usando para uma pequena quantidade áudio de oradores estrangeiros para o treino de novos modelos acústicos, foram efectuadas diversas experiências usando corpora de Portugueses a falar Inglês, de Português Europeu e de Inglês. Inicialmente foi explorado o comportamento, separadamente, dos modelos de Ingleses nativos e Portugueses nativos, quando testados com os corpora de teste (teste com nativos e teste com não nativos). De seguida foi treinado um outro modelo usando em simultâneo como corpus de treino, o áudio de Portugueses a falar Inglês e o de Ingleses nativos. Uma outra experiência levada a cabo teve em conta o uso de técnicas de adaptação, tal como a técnica MLLR, do inglês Maximum Likelihood Linear Regression. Esta última permite a adaptação de uma determinada característica do orador, neste caso o sotaque estrangeiro, a um determinado modelo inicial. Com uma pequena quantidade de dados representando a característica que se quer modelar, esta técnica calcula um conjunto de transformações que serão aplicadas ao modelo que se quer adaptar. Foi também explorado o campo da modelação fonética onde estudou-se como é que o orador estrangeiro pronuncia a língua estrangeira, neste caso um Português a falar Inglês. Este estudo foi feito com a ajuda de um linguista, o qual definiu um conjunto de fones, resultado do mapeamento do inventário de fones do Inglês para o Português, que representam o Inglês falado por Portugueses de um determinado grupo de prestígio. Dada a grande variabilidade de pronúncias teve de se definir este grupo tendo em conta o nível de literacia dos oradores. Este estudo foi posteriormente usado na criação de um novo modelo treinado com os corpora de Portugueses a falar Inglês e de Portugueses nativos. Desta forma representamos um reconhecedor de Português nativo onde o reconhecimento de termos ingleses é possível. Tendo em conta a temática do reconhecimento de fala este projecto focou também a recolha de corpora para português europeu e a compilação de um léxico de Português europeu. Na área de aquisição de corpora o autor esteve envolvido na extracção e preparação dos dados de fala telefónica, para posterior treino de novos modelos acústicos de português europeu. Para compilação do léxico de português europeu usou-se um método incremental semi-automático. Este método consistiu em gerar automaticamente a pronunciação de grupos de 10 mil palavras, sendo cada grupo revisto e corrigido por um linguista. Cada grupo de palavras revistas era posteriormente usado para melhorar as regras de geração automática de pronunciações.The tremendous growth of technology has increased the need of integration of spoken language technologies into our daily applications, providing an easy and natural access to information. These applications are of different nature with different user’s interfaces. Besides voice enabled Internet portals or tourist information systems, automatic speech recognition systems can be used in home user’s experiences where TV and other appliances could be voice controlled, discarding keyboards or mouse interfaces, or in mobile phones and palm-sized computers for a hands-free and eyes-free manipulation. The development of these systems causes several known difficulties. One of them concerns the recognizer accuracy on dealing with non-native speakers with different phonetic pronunciations of a given language. The non-native accent can be more problematic than a dialect variation on the language. This mismatch depends on the individual speaking proficiency and speaker’s mother tongue. Consequently, when the speaker’s native language is not the same as the one that was used to train the recognizer, there is a considerable loss in recognition performance. In this thesis, we examine the problem of non-native speech in a speaker-independent and large-vocabulary recognizer in which a small amount of non-native data was used for training. Several experiments were performed using Hidden Markov models, trained with speech corpora containing European Portuguese native speakers, English native speakers and English spoken by European Portuguese native speakers. Initially it was explored the behaviour of an English native model and non-native English speakers’ model. Then using different corpus weights for the English native speakers and English spoken by Portuguese speakers it was trained a model as a pool of accents. Through adaptation techniques it was used the Maximum Likelihood Linear Regression method. It was also explored how European Portuguese speakers pronounce English language studying the correspondences between the phone sets of the foreign and target languages. The result was a new phone set, consequence of the mapping between the English and the Portuguese phone sets. Then a new model was trained with English Spoken by Portuguese speakers’ data and Portuguese native data. Concerning the speech recognition subject this work has other two purposes: collecting Portuguese corpora and supporting the compilation of a Portuguese lexicon, adopting some methods and algorithms to generate automatic phonetic pronunciations. The collected corpora was processed in order to train acoustic models to be used in the Exchange 2007 domain, namely in Outlook Voice Access

ASR Systems in Noisy Environment: Analysis and Solutions for Increasing Noise Robustness

This paper deals with the analysis of Automatic Speech Recognition (ASR) suitable for usage within noisy environment and suggests optimum configuration under various noisy conditions. The behavior of standard parameterization techniques was analyzed from the viewpoint of robustness against background noise. It was done for Melfrequency cepstral coefficients (MFCC), Perceptual linear predictive (PLP) coefficients, and their modified forms combining main blocks of PLP and MFCC. The second part is devoted to the analysis and contribution of modified techniques containing frequency-domain noise suppression and voice activity detection. The above-mentioned techniques were tested with signals in real noisy environment within Czech digit recognition task and AURORA databases. Finally, the contribution of special VAD selective training and MLLR adaptation of acoustic models were studied for various signal features

A speech interface for air traffic control terminals

Several issues concerning the current use of speech interfaces are discussed and the design and development of a speech interface that enables air traffic controllers to command and control their terminals by voice is presented. A special emphasis is made in the comparison between laboratory experiments and field experiments in which a set of ergonomics-related effects are detected that cannot be observed in the controlled laboratory experiments. The paper presents both objective and subjective performance obtained in field evaluation of the system with student controllers at an air traffic control (ATC) training facility. The system exhibits high word recognition test rates (0.4% error in Spanish and 1.5% in English) and low command error (6% error in Spanish and 10.6% error in English in the field tests). Subjective impression has also been positive, encouraging future development and integration phases in the Spanish ATC terminals designed by Aeropuertos Españoles y Navegación Aérea (AENA)

Automatic speech recognition: from study to practice

Today, automatic speech recognition (ASR) is widely used for different purposes such as robotics, multimedia, medical and industrial application. Although many researches have been performed in this field in the past decades, there is still a lot of room to work. In order to start working in this area, complete knowledge of ASR systems as well as their weak points and problems is inevitable. Besides that, practical experience improves the theoretical knowledge understanding in a reliable way. Regarding to these facts, in this master thesis, we have first reviewed the principal structure of the standard HMM-based ASR systems from technical point of view. This includes, feature extraction, acoustic modeling, language modeling and decoding. Then, the most significant challenging points in ASR systems is discussed. These challenging points address different internal components characteristics or external agents which affect the ASR systems performance. Furthermore, we have implemented a Spanish language recognizer using HTK toolkit. Finally, two open research lines according to the studies of different sources in the field of ASR has been suggested for future work

Automatic Speech Recognition for Low-resource Languages and Accents Using Multilingual and Crosslingual Information

This thesis explores methods to rapidly bootstrap automatic speech recognition systems for languages, which lack resources for speech and language processing. We focus on finding approaches which allow using data from multiple languages to improve the performance for those languages on different levels, such as feature extraction, acoustic modeling and language modeling. Under application aspects, this thesis also includes research work on non-native and Code-Switching speech