Hernando Pericás, Francisco Javier

UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC

la intel.ligencia artificial. El curs compren el desenvolupament de practiques sobre l'entorn del llenguatge PADD. Es van manipular estructures d'arbres per a la representació de les xarxes i de les probabilitats, i per llur calcul partint de dades reals, a fi de representar una base de coneixement i interferencia probabilística. Va comprendre unes vint hores de teoría i d'un període de practiques d'unes tres setmanes de duració. 5.- Conclusió. La col.laboració professors-estudiants que ha causat aquesta breu artic1e ha estat una agradable experiencia, guiada per la motivació i la il.lusió d'apendre per part de tots. El curs va anar molt be i tothom ha apres tot divertint -se. Animem, doncs, a altres grups a fer el mateix !. REFERENCIES. [1] M. Bertran, 'On a Formal Defini-tion and Application of Dimensional design' Software-Practice and Experience, Vo1.18(1l), pp 1029-1045 (november 1988). [2] A. Papoulis, M. Bertran, Sistemas y Circuitos, (Chapter 8) Marcombo, Barcelona, 1989. [3] M. Bertran,J.Forga,F. Oller,J.A. Frau, 'P ADDS: an envirement for the design of concurrent systems by simulation', Proc. II J ornades sobre concurrencia, Universitat de les illes Balears, setembrel990, 71-83. [4] M. Bertran, J. Forga, F. Oller, J. Viaplana, F. Alvarez-Cuevas, M. Porta, ' Integrated simulation and design of communication systems in a PADD envoirement', IEEE Comm-unications society Computer Aided Modeling and Design of Communi-cations Links and Networks CAMAD'92, Montebello, Quebec, Canada, 29 september - 20ctober 1992. [5] M. Bertran, 'PADD: a Schema Notation Integrating Parallelism and Abstraction' ,Report, ETSE Telecom. (UPC), Barcelona,Autumn 1989. Also inProc. IEEE Como soco CAMAD'92, Montebello, quebec, Canada, 1992. Actividades en Trata-miento de Voz del Grupo de Procesado de Señal J. Hemando (*) Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones El Grupo de Procesado de Se-ñal (GPS) desarrolla sus actividades de investigación y desarrollo en el Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones (TSC) de la Univer-sidad Politécnica de Cataluña (UPC). Dentro del grupo tres subgrupos comparten la misma infraestructura de laboratorios de investigación y la administración económica, cada uno de ellos centrado en temas de: - Procesado de voz, - Procesado de imagen y - Procesado digital de señal en comunicaciones, radar y so-nar Las actividades del sub grupo de Procesado o Tratamiento de Voz abarcan todas las áreas de investiga-ción relacionadas con la transmisión de la señal de voz y la comunicación oral hombre-máquina. Seguidamen-te se describirán las líneas principales en cada área. Codificación de la señal de voz Se trabaja en codificación de voz a velocidades de transmisión media y baja. Para minimizar la pérdida de calidad a estas velocida-des se han desarrollado sistemas de cuantificación vectorial adaptativa de una o varias etapas que se han aplica-do con éxito a varios codificadores de voz desde 16 kbps a 4,8 kbps. En codificación de audio de banda ancha se investiga en los tres niveles de calidad que suelen distin-guirse: en el primer nivel, 7 kHz, se exige una calidad conversacional; en el segundo nivel, de 7 a 15 kHz, se exige un buen sonido musical; y en el tercer nivel, 20 kHz se requiere una calidad de alta fidelidad para la señal musical. Cada uno de estos niveles plantea problemas distintos que se 16 han de atacar con soluciones especí-ficas. Por ejemplo, en el tercer nivel se pretende alcanzar una calidad de CD en el rango de 96-128 kbps (j700 kbps en los sistemas CD actuales!). Para ello se requiere un aprovecha-miento exhaustivo de las característi-cas psicoacústicas de enmasca-ramiento espectral del sistema auditivo humano, las bandas críticas y los umbrales de distorsión audibles. Se están analizando soluciones ba-sadas en nuevas transformaciones tiempo-frecuencia. Reconocimiento del habla Para robustecer el sistema de reconocimiento frente al ruido am-biente se estudian nuevas represen-taciones de la señal de voz que sean resistentes al mismo desde dos enfo-ques distintos: uno desde el punto de vista de procesado de señal y otro que trata de emular la capacidad auditiva humana. Con respecto al primer en-foque, se trabaja en la estimación del espectro analítico o la envolvente espectral en lugar del propio espec-tro, la descomposición en subespacio de señal y subespacio de ruido, etc. En cuanto al segundo enfoque, se consideran la sensibilidad logarítmica en frecuencia y en intensidad del oído y también el efecto de las bandas críticas. Con el mismo propósito se estudian representaciones dinámicas o filtradas del habla y medidas de distancia entre vectores de parámetros. Se está desarrollando un siste-ma de reconocimiento de habla continua para el español que utiliza la semisílaba como unidad de reco-nocimiento y los modelos ocultos de Markov para describir de forma probabilística los características del habla. Se ha elegido la semisílaba como unidad de reconocimiento de-bido a la estructura silábica del espa-ñol y a que existe un número relativa-mente reducido de ellas: menos de 750 en español. En cuanto a los mo-delos ocultos de Markov son los que en la actualidad proporcionan mejo-res prestaciones en los sistemas en desarrollo. A este sistema se le ha bautizado con el nombre de RAMSES (Reconocimiento Automático Me-diante SEmiSílabas). En el problema del reconOClIDlento de cadenas de números del O al 999 ,la tasa de recono-cimiento de RAMSES ronda el96 %. Se investiga también en el problema de la detección de un con-junto dado de palabras en un discurso continuo (word spotting). En este campo se trabaja en algoritmos efi-cientes de búsqueda y en el modelado mediante modelos ocultos de Markov de las palabras de dicho conjunto, palabras clave, y de las que no están incluidas en él y los sonidos extraños. Además, se estudian sistemas híbridos de reconocimiento de pala-bras aisladas basados en la integra-ción de redes neuronales en el con-texto de los modelos ocultos de Markov. Reconocimiento del locutor Se está iniciando la investiga-ción en el área de reconocimiento del locutor, tanto en su versión de iden-tificación, cuando el hablante no de-clara su identidad, como en la de verificación, cuando se ha de decidir si el hablante falsea o no su identidad. Para ello se están utilizando modelos autorregresivos vectoriales de la evo-lución temporal de los parámetros de la señal de voz. Síntesis del habla Se está desarrollando un siste-ma de conversión texto-voz mediante la concatenación de difonemas y trifonemas en español y catalán. En particular, se investiga la normaliza-ción de las unidades extraídas de un texto leído y los tipos de patrones de . entonación representativos. Mejora de la señal de voz Una posibilidad de mejora de señal de voz estudiada es la cance-lación adaptativa de ruido, que puede utilizarse cuando se dispone de una o varias referencias de ruido ob-tenidas a partir de las fuentes exter-nas correspondientes mediante mi-crófonos auxiliares. En particular, se ha aplicado esta técnica a la cancela-ción de ruido en el interior de un automóvil tomando las referencias en el motor y las ruedas del mismo. Para esta aplicación, se propone utili-zar filtros I1R adaptativos autoestabilizados y rápidos para identificar los canales de transmisión de la señal y añadir un grado de liber-tad (un filtro adicional) que permita la inversión exacta de los caminos de fase no mínima. Se está considerando además la utilización de análisis estadísticos de orden superior en algunos algoritmos clásicos de mejora de la voz basados en un análisis de segun-do orden, teniendo en cuenta la habi-lidad de los análisis de orden superior para distinguir entre procesos gaussianos y no gaussianos o entre procesos con pdf simétrica o asimétrica. Se ha aplicado este tipo de análisis al filtrado de Wiener itera-tivo. Se espera aplicar estas técnicas al reconocimiento robusto del habla. Análisis de la señal de voz La estimación del tono, la frecuencia fundamental de la señal de voz, en los sonidos sonoros y la detección de sonoridad, es decir, la decisión de si un segmento de señal de voz es sonoro o sordo, son impor-tantes en muchas aplicaciones de procesado del habla (codificación, reconocimiento del locutor, síntesis, ayuda a discapacitados, etc.), pero tienen difícil solución debido a que la periodicidad de la señal de voz no es exacta. En particular, se ha trabajado en el caso de que la señal de voz está contaminada por ruido: se han desa-rrollado sistemas robustos basados en el espectro analítico y en estadísti-cas de orden superior y se ha realiza-do un sistema robusto de seguimiento de los valores proporcionados por un estimador clásico. En los sistemas de codifica-ción y reconocimiento, una buena detección de voz/silencio es funda-mental. El objetivo es desarrollar un detector con el mínimo retardo que sea además robusto al ruido ambiental. Bases de Datos Junto con otros cinco grupos españoles, el grupo participa en el 17 diseño y recolección de la base de datos en español ALBA YZIN para reconocimiento del habla. El grupo es el encargado de la coordinación del proyecto y además participa en el desarrollo de la base de datos fonéti-ca. El grupo también participa en la elaboración de otras bases de datos dentro del marco de proyectos euro-peos. Aplicaciones en DSP' s Se han realizado varios siste-mas de codificación de voz, cu-briendo todo el rango de las principa-les velocidades de transmisión: LPC-10 a 2,4 kbps, CELP a 4,8 kbps, Codificador Multipulso a 9,6 kbps, CodificadorSubbandaa9,6y 12kbps, Codificador Adaptativo a 9,6 kbps y CVSD a 16 y 32 kbps. Se han desarrollado dos siste-mas de reconocimiento de habla en tiempo real sobre DSP's. El primero es un reconocedor de palabras aisla-das mediante modelos ocultos de Markov que es capaz de reconocer más de 100 palabras en tiempo real y ha sido aplicado al <<juego de los barcos» en un PC. El segundo es un reconocedor de palabras clave (word spotting) también mediante modelos ocultos de Markov con un vocabula-rio de hasta 100 palabras clave y varios modelos de palabras fuera del vocabulario y sonidos extraños se-gún la aplicación. Este último siste-ma se ha aplicado con éxito a detectar en un discurso continuo los coman-dos usados en IBERCOM. Esta apli-cación, conocida como TELEMACO, trabaj a en un entorno de PC y recono-ce 25 palabras clave utilizando un modelo para las palabras fuera del vocabulario y los sonidos extraños. Ahora se está trabajando en el desa-rrollo de una versión simplificada de RAMSES sobre DSP para reconocer los número de cero a un millón en tiempo real. (*) Información dada por todos los profesores del grupo. 

Actividades en tratamiento de voz del Grupo de Procesado de Señal

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC