Точність систем автоматичного розпізнавання мовлення, навчених на зашумленому мовленні

In this paper two techniques of automatic speech recognition system training on noised speechare compared with technique of training on clean speech. The comparing has been made by means ofspeech recognition accuracy measure, with usage of fourteen kinds of noise. These were noises of householdappliances and computers, street and transport, teaching rooms and lobbies. The superiority degree ofnoised speech training techniques over the competitive technique has been assessed. It is shown thattraining on noised speech allows reaching the 95% recognition accuracy for minimal signal-to-noise ratio10 dB, whereas training on clean speech allows reaching the same recognition accuracy for minimalsignal-to-noise ratio 20 dBСопоставлены методы обучения системы автоматического распознавания на зашумленной речи и метод обучения на чистой речи. Сравнение выполнено для четырнадцати видов шумов, с использованием такой меры как точность распознавания. Использованы шумы бытовой техники т компьютеров, шумы улицы и уличного транспорта, шумы учебных помещений и вестибюлей. Получены оценки степени превосходства методов обучения на зашумленной речи над конкурентным методом. Показано, что при обучении на зашумленной речи можно достичь точности распознавания 95% для отношений сигнал-шум, не менее 10 дБ, тогда как при обучениина чистой речи такой же точности можно достичь для отношений сигнал-шум не менее 20 дБВиконано порівняння двох методів навчання системи автоматичного розпізнавання мовлення на зашумленому мовленні із методом навчання на чистому мовленні. Порівняння виконано для чотирнадцяти видів шумів із використанням такої міри, як точність розпізнавання. Використано шуми побутової техніки та комп’ютерів, вуличні шуми та шуми транспорту, шуми в навчальних приміщеннях та вестибюлях. Одержано оцінки ступеню переваги методів навчання на зашумленому мовленні над конкурентним методом. Показано, що при навчанні назашумленому мовленні точності розпізнавання 95% можна досягнути при відношеннях сигнал-шум, не меншихза 10 дБ, тоді як при навчанні на чистому мовленні можна досягнути такої ж точності при відношенні сигнал-шум, не менших за 20 д

Речевые корпусы как средства создания и хранения образцовых речевых сигналов

Мовленнєві корпуси є важливою складовою частиною інструментарію сучасних дослідників у таких галузях, як корекція мовних сигналів, розроблення та тестування елементів телекомунікаційних систем і систем автоматичного розпізнавання мови. У статті виконано пошук елементів технології порівняно швидкої побудови звукової частини корпусів зашумленого українського мовлення. З цією метою розглянуто характеристики найбільш вживаних сучасних корпусів зашумленого мовлення, що дало можливість сформулювати принципи розроблення таких корпусів. Правильність сформульованих принципів показано на прикладі доволі відомого сучасного програмного інструментарію FaNT, який дає змогу швидко формувати мовленнєві корпуси із потрібними властивостями. Розроблено рекомендації з побудови аналогічного програмного інструментарію в середовищі Matlab. Такий інструментарій у подальшому дасть можливість не тільки одержати спільними зусиллями кращий варіант корпусу зашумленого українського мовлення, але й порівнювати між собою алгоритми придушення завад та алгоритми автоматичного розпізнавання мови, запропоновані різними розробниками.Speech corpora are an important constituent of modern investigators’ toolkit in such areas as speech correction, designing and testing elements of telecommunication systems and systems of automatic speech recognition. In this paper, we search for elements of construction technology of the sound part of noisy Ukrainian speech corpora. To this end, we consider characteristics of the most widely used modern noisy speech corpora which allow formulating principles of such corpora design. The regularity of formulated principles is shown by an example of known modern program toolkit FaNT which permits constructing quickly speech corpora with required properties. The guidelines on constructing similar program toolkit in Matlab environment are developed. Such toolkit will allow not only to work out by joint efforts the best version of a Ukrainian noisy speech corpus, but to compare algorithms of noise reduction and algorithms of automatic speech recognition elaborated by various scientists with one another in the future.Речевые корпусы являются важной составной частью инструментария современных исследователей в таких областях, как коррекция речевых сигналов, разработка и тестирование элементов телекоммуникационных систем и систем автоматического распознавания речи. В статье произведен поиск элементов технологии сравнительно быстрого построения звуковой части корпусов зашумленной украинской речи. С этой целью рассмотрены характеристики наиболее востребованных современных корпусов зашумленной речи, что позволило сформулировать принципы разработки таких корпусов. Правильность сформулированных принципов показана на примере весьма известного современного программного инструментария FaNT, позволяющего быстро формировать речевые корпусы с нужными свойствами. Разработаны рекомендации по построению аналогичного программного инструментария в среде Matlab. Такой инструментарий в дальнейшем позволит не только получить общими усилиями лучший вариант корпуса зашумленной украинской речи, но и сравнивать между собой алгоритмы подавления помех и алгоритмы автоматического распознавания речи, предложенные различными разработчиками

Оптимизация параметров алгоритма подавления поздней реверберации

Показано існування оптимальних, в сенсі таких критеріїв як точність розпізнавання мовлення та якість мовлення, значень границі між ранніми відлуннями та пізньою реверберацією. Якщо оптимальне значення границі є обраним, використання методу logMMSE для ослаблення дії пізньої реверберації дозволяє підвищити точність розпізнавання мовлення з 22...30% до 56...74%, а якість мовлення PESQ – з 2.281 до 2,33.Boundary values between early reflections and late reverberation, optimal in sense of such criteria as speech recognition accuracy and speech quality, had been found. When optimal boundary value is chosen, usage of logMMSE method for late reverberation suppression makes it possible to increase recognition accuracy from 22...30% to 56…74% and speech quality index PESQ from 2.281 to 2.33.Показано существование оптимальных, в смысле таких критериев как точность распознавания речи и качество речи, значений границы между ранними отражениями и поздней реверберацией. Если оптимальное значение границы выбрано, использование метода logMMSE для подавления поздней реверберации позволяет повысить точность распознавания речи с 22...30% до 56...74%, а качество речи PESQ – с 2.281 до 2,33

Объективное оценивание качества речевых сигналов, ограниченных по полосе частот

Експериментально отримані залежності об'єктивних оцінок якості мовленнєвого сигналу від смуги частот, що займає сигнал. У рамках даної задач виконано співставлення розглянутих показників якості мовленнєвого сигналу. Показано, що прості в обчислювальному відношенні показники у вигляді сегментного відношення сигнал-шум (SSNR) і логарифмічно-спектральних спотворень (LSD) можуть неадекватно реагувати на зміну смуги частот. Значно коректніше поводяться більше складні в обчислювальному плані перцептуальні показники, такі як барк-спектральні спотворення (BSD) й перцептуальна оцінка якості мовлення (PESQ), що дозволяє, в остаточному підсумку, уточнити реальні потреби слухової системи людини до сприйняття мовлення.Dependence of objective quality evaluation of speech band-limited signals is experimentally obtained. As part of this task, a comparison of the considered indicators of the speech quality had been made. It is shown that computationally simple indicators, such as segmental SNR (SSNR) and log-spectral distortion (LSD), may not adequately respond to changes in bandwidth. More complex computationally perceptual indicators, such as bark spectral distortion (BSD) and perceptual evaluation of speech quality (PESQ), behave much more correct and, in the end, clarify the real needs of the human auditory system to speech perception.Экспериментально получены зависимости объективных оценок качества речевого сигнала от полосы частот, занимаемой сигналом. В рамках данной задачи произведено сопоставление рассмотренных показателей качества речевого сигнала. Показано, что простые в вычислительном отношении показатели в виде сегментного отношения сигнал-шум (SSNR) и логарифмически-спектральных искажений (LSD) могут неадекватно реагировать на изменение полосы частот. Значительно корректнее ведут себя более сложные в вычислительном плане перцептуальные показатели, такие как барк-спектральные искажения (BSD) и перцептуальная оценка качества речи (PESQ), что позволяет, в конечном счете, уточнить реальные требования слуховой системы человека к восприятию речи

TREC and KREC Levels as a Predictors of Lymphocyte Subpopulations Measured by Flow Cytometry

Primary immunodeficiency diseases (PID) is a heterogeneous group of disorders caused by genetic defects of the immune system, which manifests clinically as recurrent infections, autoimmune diseases, or malignancies. Early detection of other PID remains a challenge, particularly in older children due to milder and less specific symptoms, a low level of clinician PID awareness and poor provision of hospital laboratories with appropriate devices. T-cell recombination excision circles (TREC) and kappa-deleting element recombination circle (KREC) in a dried blood spot and in peripheral blood using real-time polymerase chain reaction (PCR) are used as a tool for severe combined immune deficiency but not in PID. They represent an attractive and cheap target for a more extensive use in clinical practice. This study aimed to assess TREC/KREC correspondence with lymphocyte subpopulations, measured by flow cytometry and evaluate correlations between TREC/KREC, lymphocyte subpopulations and immunoglobulins. We carried out analysis of data from children assessed by clinical immunologists at Speransky Children’s Hospital, Moscow, Russia with suspected immunodeficiencies between May 2013 and August 2016. Peripheral blood samples were sent for TREC/KREC, flow cytometry (CD3, CD4, CD8, and CD19), IgA, IgM, and IgG analysis. A total of 839 samples were analyzed for using TREC assay and flow cytometry and 931 KREC/flow cytometry. TREC demonstrated an AUC of 0.73 (95% CI 0.70–0.76) for CD3, 0.74 (95% CI 0.71–0.77) for CD4 and 0.67 (95% CI 0.63–0.70) for CD8, respectively, while KREC demonstrated an AUC of 0.72 (95% CI 0.69–0.76) for CD19. Moderate correlation was found between the levels of TREC and CD4 (r = 0.55, p < 0.01) and KREC with CD19 (r = 0.56, p < 0.01). In this study, promising prediction models were tested. We found that TREC and KREC are able to moderately detect abnormal levels of individual lymphocyte subpopulations. Future research should assess associations between TREC/KREC and other lymphocyte subpopulations and approach TREC/KREC use in PID diagnosis

TREC and KREC Levels as a Predictors of Lymphocyte Subpopulations Measured by Flow Cytometry

Primary immunodeficiency diseases (PID) is a heterogeneous group of disorders caused by genetic defects of the immune system, which manifests clinically as recurrent infections, autoimmune diseases, or malignancies. Early detection of other PID remains a challenge, particularly in older children due to milder and less specific symptoms, a low level of clinician PID awareness and poor provision of hospital laboratories with appropriate devices. T-cell recombination excision circles (TREC) and kappadeleting element recombination circle (KREC) in a dried blood spot and in peripheral blood using real-time polymerase chain reaction (PCR) are used as a tool for severe combined immune deficiency but not in PID. They represent an attractive and cheap target for a more extensive use in clinical practice. This study aimed to assess TREC/KREC correspondence with lymphocyte subpopulations, measured by flow cytometry and evaluate correlations between TREC/KREC, lymphocyte subpopulations and immunoglobulins. We carried out analysis of data from children assessed by clinical immunologists at Speransky Children’s Hospital, Moscow, Russia with suspected immunodeficiencies between May 2013 and August 2016. Peripheral blood samples were sent for TREC/KREC, flow cytometry (CD3, CD4, CD8, and CD19), IgA, IgM, and IgG analysis. A total of 839 samples were analyzed for using TREC assay and flow cytometry and 931 KREC/flow cytometry. TREC demonstrated an AUC of 0.73 (95% CI 0.70–0.76) for CD3, 0.74 (95% CI 0.71–0.77) for CD4 and 0.67 (95% CI 0.63–0.70) for CD8, respectively, while KREC demonstrated an AUC of 0.72 (95% CI 0.69–0.76) for CD19. Moderate correlation was found between the levels of TREC and CD4 (r = 0.55, p < 0.01) and KREC with CD19 (r = 0.56, p < 0.01). In this study, promising prediction models were tested. We found that TREC and KREC are able to moderately detect abnormal levels of individual lymphocyte subpopulations. Future research should assess associations between TREC/KREC and other lymphocyte subpopulations and approach TREC/KREC use in PID diagnosis

Междисциплинарные проблемы в практике педиатра и инфекциониста

18—19 May 2016 in Moscow hosted the annual IX Sientific-practical conference «Infectious Aspects of Somatic Diseases in Children».18—19 мая 2016 г. в Москве состоялась ежегодная IX научно-практическая конференция «Инфекционные аспекты соматиче- ской патологии у детей»

Genetic Influences on the End-Stage Effector Phase of Arthritis

K/B×N T cell receptor transgenic mice are a model of inflammatory arthritis, most similar to rheumatoid arthritis, that is critically dependent on both T and B lymphocytes. Transfer of serum, or just immunoglobulins, from arthritic K/B×N animals into healthy recipients provokes arthritis efficiently, rapidly, and with high penetrance. We have explored the genetic heterogeneity in the response to serum transfer, thereby focussing on the end-stage effector phase of arthritis, leap-frogging the initiating events. Inbred mouse strains showed clear variability in their responses. A few were entirely refractory to disease induction, and those which did develop disease exhibited a range of severities. F1 analyses suggested that in most cases susceptibility was controlled in a polygenic additive fashion. One responder/nonresponder pair (C57Bl/6 × NOD) was studied in detail via a genome scan of F2 mice; supplementary information was provided by the examination of knock-out and congenic strains. Two genomic regions that are major, additive determinants of the rapidity and severity of K/B×N serum-transferred arthritis were highlighted. Concerning the first region, on proximal chromosome (chr)2, candidate assignment to the complement gene C5 was confirmed by both strain segregation analysis and functional data. Concerning the second, on distal chr1, coinciding with the Sle1 locus implicated in susceptibility to lupus-like autoimmune disease, a contribution by the fcgr2 candidate gene was excluded. Two other regions, on chr12 and chr18 may also contribute to susceptibility to serum-transferred arthritis, albeit to a more limited degree. The contributions of these loci are additive, but gene dosage effects at the C5 locus are such that it largely dominates. The clarity of these results argues that our focus on the terminal effector phase of arthritis in the K/B×N model will bear fruit

Spontaneous Autoimmunity in 129 and C57BL/6 Mice—Implications for Autoimmunity Described in Gene-Targeted Mice

Systemic lupus erythematosus (SLE) is a multisystem autoimmune disorder in which complex genetic factors play an important role. Several strains of gene-targeted mice have been reported to develop SLE, implicating the null genes in the causation of disease. However, hybrid strains between 129 and C57BL/6 mice, widely used in the generation of gene-targeted mice, develop spontaneous autoimmunity. Furthermore, the genetic background markedly influences the autoimmune phenotype of SLE in gene-targeted mice. This suggests an important role in the expression of autoimmunity of as-yet-uncharacterised background genes originating from these parental mouse strains. Using genome-wide linkage analysis, we identified several susceptibility loci, derived from 129 and C57BL/6 mice, mapped in the lupus-prone hybrid (129 × C57BL/6) model. By creating a C57BL/6 congenic strain carrying a 129-derived Chromosome 1 segment, we found that this 129 interval was sufficient to mediate the loss of tolerance to nuclear antigens, which had previously been attributed to a disrupted gene. These results demonstrate important epistatic modifiers of autoimmunity in 129 and C57BL/6 mouse strains, widely used in gene targeting. These background gene influences may account for some, or even all, of the autoimmune traits described in some gene-targeted models of SLE

DETERMINING REFERENCE RANGES FOR TREC AND KREC ASSAYS IN IMMUNE DEFICIENCY SCREENING OF NEWBORNS IN RUSSIAN FEDERATION

In this work, we used a reference population of newborns and sampled dried blood spots on Guthrie cards of 2,739 individual samples to determine the reference intervals for TRECs and KRECs values, in order to diagnose primary immunodeficiency by means of neonatal screening. The median absolute values for TRECs and KRECs were 195 (CI95%: 185-206) and 185 (CI95%: 176-197) copies per μl, respectively; the normalized value for TRECs was 2780 (CI95%: 2690-2840), and for KRECs, 2790 (CI95%: 2700-2900) copies per 2 × 105 copies of the albumin gene or 105 cells. The reference interval was calculated for 99 and 99.9 percentiles of total TRECs and KRECs individual values. Due to asymmetric distribution of data, the outliers were filtered off, using the Tukey’s criterion applied after logarithmic transformation of the data. When analyzing absolute values for TREC/KREC (per μL of blood), no “drop-down” TRECs values were identified; for KRECs, 18 experimental values were excluded from further analysis (from 9.8 to 13.5). The outlying values were not identified among the normalized values of TRECs/KRECs. The obtained reference values for TRECs and KRECs (at the 0.1 percentile level) were, respectively, 458 and 32 per 105 cells, or 23 and 17 per μl of blood samples from neonates