Точність систем автоматичного розпізнавання мовлення, навчених на зашумленому мовленні
DOI:
https://doi.org/10.18372/1990-5548.49.11230Ключові слова:
автоматичне розпізнавання мовлення, точність розпізнавання мовлення, метод навчання, чисте мовлення, зашумлене мовленняАнотація
Виконано 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 дБПосилання
Researchers fine-tune F-35 pilot-aircraft speech system. Available: https://web.archive.org/web/20071020030310/http://www.af.mil/news/story.asp? id=123071861
E. Craparo, and E. Feron, “Natural Language Processing in the Control of Unmanned Aerial Vehicles”, Proceeding of AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference, pp. 1-13, August 2004.
X. Huang, A. Acero, and H.-W.Hon, Spoken Language Processing: a Guide to Theory, Algorithm, and system development. Prentice Hall, Inc., 2001, 965 p.
R.P. Lippmann, E.A. Martin, and D.P. Paul, "Multi-Style Training for Robust Isolated-Word Speech Recognition," Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp. 709-712, 1987, Dallas, TX.
J. Rajnoha, “Multi-Condition Training for Unknown Environment Adaptation in Robust ASR Under Real Conditions,” Acta Polytechnica vol. 49, no. 2–3, pp. 3-7, 2009.
J. Li, L. Deng, Y. Gong, and R. Haeb-Umbach, “An Overview of Noise-Robust Automatic Speech Recognition,” IEEE/ACM Trans. Audio, Speech, and Language Processing, vol. 22, no. 4, pp. 745-777, February 2014.
The HTK Book / Ed. S. Young, G. Evermann, M. Gales. Cambridge: University Engineering Department, 2009, 375 p.
A. Prodeus and V. P. Ovsianyk, “Estimation of late reverberation spectrum: Optimization of parameters,” Radioelectronics and Communications Systems, vol. 58, Is. 7, pp.322-328, July 2015.
V.S. Didkovskyi, S.A. Naida, and O.A. Zubchenko, “Technique for rigidity determination of the materials for ossicles prostheses of human middle ear,” Radioelectronics and Communications Systems, vol. 58, no. 3, pp. 134-138, 2015.
K. Pylypenko and A. Prodeus, “Noise Impact Assessment on the Accuracy of the Determination of Speaker’s Gender by Using Method of the Cumulant Coefficients,” XIth International Conference "Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH 2015), Lviv–Polyana, Ukraine, pp. 102-106, 2-6 September 2015.
##submission.downloads##
Номер
Розділ
Ліцензія
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
