Percepcijska utemeljenost kepstranih mjera udaljenosti za primjene u obradi govora

Abstract

Currently, one of the most widely used distance measures in speech and speaker recognition is the Euclidean distance between mel frequency cepstral coefficients (MFCC). MFCCs are based on filter bank algorithm whose filters are equally spaced on a perceptually motivated mel frequency scale. The value of mel cepstral vector, as well as the properties of the corresponding cepstral distance, are determined by several parameters used in mel cepstral analysis. The aim of this work is to examine compatibility of MFCC measure with human perception for different values of parameters in the analysis. By analysing mel filter bank parameters it is found that filter bank with 24 bands, 220 mels bandwidth and band overlap coefficient equal and higher than one gives optimal spectral distortion (SD) distance measures. For this kind of mel filter bank, the difference between vowels can be recognised for full-length mel cepstral SD RMS measure higher than 0.4 - 0.5 dB. Further on, we will show that usage of truncated mel cepstral vector (12 coefficients) is justified for speech recognition, but may be arguable for speaker recognition. We also analysed the impact of aliasing in cepstral domain on cepstral distortion measures. The results showed high correlation of SD distances calculated from aperiodic and periodic mel cepstrum, leading to the conclusion that the impact of aliasing is generally minor. There are rare exceptions where aliasing is present, and these were also analysed.Jedna od danas najčešće korištenih mjera u automatskom prepoznavanju govora i govornika je mjera euklidske udaljenosti MFCC vektora. Algoritam za izračunavanje mel frekvencijskih kepstralnih koeficijenata zasniva se na filtarskom slogu kod kojeg su pojasi ekvidistantno raspoređeni na percepcijski motiviranoj mel skali. Na vrijednost mel kepstralnog vektora, a samim time i na svojstva kepstralne mjere udaljenosti glasova, utječe veći broj parametara sustava za kepstralnu analizu. Tema ovog rada je ispitati usklađenost MFCC mjere sa stvarnim percepcijskim razlikama za različite vrijednosti parametara analize. Analizom parametara mel filtarskog sloga utvrdili smo da filtar sa 24 pojasa, širine 220 mel-a i faktorom preklapanja filtra većim ili jednakim jedan, daje optimalne SD mjere koje se najbolje slažu s percepcijom. Za takav mel filtarski slog granica čujnosti razlike između glasova je 0.4-0.5 dB, mjereno SD RMS razlikom potpunih mel kepstralnih vektora. Također, pokazat ćemo da je korištenje mel kepstralnog vektora odrezanog na konačnu dužinu (12 koeficijenata) opravdano za prepoznavanje govora, ali da bi moglo biti upitno u primjenama prepoznavanja govornika. Analizirali smo i utjecaj preklapanja spektara u kepstralnoj domeni na mjere udaljenosti glasova. Utvrđena je izrazita koreliranost SD razlika izračunatih iz aperiodskog i periodičkog mel kepstra iz čega zaključujemo da je utjecaj preklapanja spektara generalno zanemariv. Postoje rijetke iznimke kod kojih je utjecaj preklapanja spektara prisutan, te su one posebno analizirane