Recognition of isolated words

Abstract

Rozpoznávání lidské řeči v biometrických systémech je aktuální problematika, kterou se věda intenzivně zabývá. Mezi nejefektivnější metody spadá využití skrytých Markovových modelů. Při rozpoznávání izolovaných slov je pozornost zaměřena na získání charakteristických parametrů z řečových signálů umožňující co nejjednoznačnější identifikaci pomocí aplikace skrytých Markovových modelů. Tato práce se zabývá biometrickými systémy, jejich metodami a následně se zaměřuje na problematiku rozpoznávání izolovaných slov. Je navržen systém rozpoznávání metodou skrytých Markovových modelů, v němž jsou využity funkce systému Matlab. Návrh je zaměřen na získání charakteristických parametrů izolovaných slov, vytvoření kódové knihy prostřednictvím vektorové kvantizace, trénování modelů slov a nakonec vyhodnocení pravděpodobnosti shody pro pozorované slovo a daný model slova. Úspěšnost rozpoznání pro jednoho řečníka dosahuje 40%.Human speech recognition in biometric systems is an actual problem, which science intensively deals with. One of most used methods is the method of hidden Markovov’s models. Attention in isolated words recognition is focused on characteristic speech signal parameters obtaining, enabling most clear identification due to hiddem Markov model application. This work concentrates on biometric systems, its methods, and then is focused on isolated words recognition problems. The hidden Markov model recognition system with usage of some Matlab functions is designed. Concept focuses on characteristic speech signal parameters obtaining, code book making through vector quantization, words model training and finally probability of concrete model and obtained word similarity evaluation. Ratio for one speaker's spoken words recognition reaches 40%.