CC BY
10
УДК 621.391
Д.В. КАЛИНОВ
КЛАССИФИКАЦИЯ ЗВУКОВ ПРИ ФИЛЬТРАЦИИ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ
Предложен способ повышения качества фильтрации звуковых сигналов путём разделения звуков по ходу фильтрации на два класса: вокализованные и невокализованные, с последующим «переключением» фильтра на фильтрацию звуков соответствующего класса. Показан общий алгоритм данного подхода. Представлены результаты работы данного алгоритма на конкретных словах.
9
В пределах отдельных фонем речевой сигнал имеет близкий к периодическому вид. Сигнал состоит из отрезков, мало отличающихся по форме, продолжительности и амплитуде, т.е. его можно отнести к классу квазипериодических сигналов.
' Для фильтрации таких сигналов в работе [1] предлагается разбиение сигнала на отрезки, соответствующие квази периодам. Эти отрезки представляются в виде строк изображения. В итоге получается изображение, в котором, помимо внутристрочной корреляции, имеется и межстрочная, т.к. соседние элементы столбца изображения представляют собой элементы речевого сигнала, отстоящие на период. Это свойство позволяет применить методы фильтрации изображений для более эффективной фильтрации сигналов. Для . фильтрации полученного изображения применяется адаптивный аппроксимированный фильтр Калмана. В [2] для повышения качества фильтрации применены более сложные развертки изображения.
«ВЫ» «С»
.......
«С» «о»
у
«о» «т»
«т» «а»
Рис. 1. График записи слова «высота»
52
Вестник УлГТУ 4/2001
l'm » MOipiiM график записи слова «высота» (рис. 1). | lu цигуикс ярко выделяются два класса звуков - вокализованные («вы», «ни, . ни) и меиокализованные («с», «т»). Вокализованные звуки имеют ut♦ m Jii.iin больший период и более коррелированное представление в виде м 1м(||> I мч(ии* чем цевокализованные. Эти различия влекут за собой разные чин-1 мм.ш.к* шачения параметров фильтра. Если эти различия не учитывать 1 » и но слитно в 11, 2]), то при переходе к звуку другого класса адаптивный ijut h,i|i некоторое время перестраивает свои параметры, а фильтрация в это ИМ МИ неэффективна.
И шиной работе для повышения качества фильтрации предлагается по • и \\ иОриГкп'ки определять мохменты начала звука другого класса и вводить в .m моменты в фильтр начальные значения параметров, характерные для »• им соответствующего класса. Признаком смены класса звука является |Ф м I и * il мсиение величины очередного квазипериода. Блок-схема алгоритма |||1НН1<Л0ИЛ на рис. 2.
Ги» ! Клок-схема алгоритма: ИКП - измеритель квазипериода, ФИ - формирователь изображения, ДР - дискриминатор, АФК - адаптивный фильтр Калмана
Речевой сигнал поступает на измеритель квазипериода (ИКП) и на
9 -
формирователь изображения (ФИ). В ИКП оценивается длина очередного ммншериода и передается в ФИ и в дискриминатор (Д). В ДР по длине ич шнериода формирует сигнал 5. Если 5 = 0, то фильтр (АФК) про/должает г »котить без изменения начальных параметров. Если 5 = 1, то это ♦ »и пплизирует об изменении звуков на вокализованные, и в АФК передаются миильиые параметры, характерные для вокализованных звуков. Если же V ) % го это сигнализирует об изменении звуков на невокализованные, и в УФК передаются начальные параметры, характерные для невокализованных
туков.
11иже приведен график зависимости отношения шум/сигнал на выходе от I и ношения шум/сигнал на входе. Как видно из графика, при шумах, лежащих н пределах от 0.5 до 2?выигрыш фильтрации с классификацией составляет от
| до 12%.
Нсстник УлГТУ 4/2001
53
0.8
0.6
0.4
0.2--
2 / 2
Рис. 3. Зависимости ' шум/сигнал после фильтрации от отношения
шум/сигнал до фильтрации для слова «высота»: сплошная линия -фильтрация без классификации, точечная линия - фильтрация с классификацией
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Крашенинников И.В. Периодическое комплексирование речевых сигналов в изображение// Труды Международной конференции «Методы и средства преобразования и обработки аналоговой информации». Ульяновск: УлГТУ, 1999. Т.З. С.56-58.
2. Калинов Д.В., Крашенинников В.Р., Панкратов Ю.Г. Фильтрация речевых сигналов//Труды Ульян, науч. центра «Ноосферные знания и технологии». Ульяновск, 2001. Т.З, выл. 1. С. 76-78.
Калинов Дмитрий Вячеславович, закончил естественнонаучный факультет Ульяновского государственного технического университета. Аспирант кафедры САПР УлГТУ. Имеет работы в области обработки изображений и звука.
I Л1< 021.391
• •
МЛ ПИИТОВ
• ШП ДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ||| ЦМНЕЙНЫХ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ
« ДИСКРЕТНЫМ ВРЕМЕНЕМ
1'пи м^т/пчк! методика определения вероятностных характеристик нелинейных ■и .», тичсских систем с дискретным временем.
11 ми к;»'!пая стохастическая система с дискретным временем может быть м «пни разностным уравнением, связывающем значения выходного НИ мили с А с его значениями на предыдущем шаге Хи~\ и с очередным Н'ИОНИОМ входного сигнала
V,
«ид некоррелированная случайная последовательность с нулевым
й1М1*м»ничсским ожиданием и единичной дисперсией. Одной из *|чн I'-ристик, описывающих амплитудные свойства случайной 1мм ф опиате л ьности X к > является плотность распределения вероятностей.
Ни »..мних приложениях необходимо при заданных функциях ф{хк) и (р{хк) ииИ• и одномерную плотность распределения вероятностей со(хк) выходного 1И1М1Н1.1. И общем виде решение этой задачи приведено в [1], где получено дифференциальное уравнение бесконечного порядка относительно со(х). Мигрирование этого уравнения является сложной задачей. Точное решение I быть получено лишь для линейной функции ф{х) и не зависящей от | функции <р{х)- Однако для сильно коррелированных случайных
•...... чоиательностей х{к) может быть найдено приближённое решение [1].
Предлагается способ нахождения &{х)> основанный на разложении НММ»»мгрпой плотности распределения вероятностей в ряд Эджворта [2]. При
...... коэффициентами ряда будут кумулянты. Ограничивая максимальный
Иринок кумулянтов, получим конечную систему разностных уравнений для мч\ шитов. В дальнейшем можно ограничиться эксцессньш приближением,
• • которого все кумулянты, начиная с пятого, равны нулю. В этом случае *<|м стационарного режима получим систему четырёх алгебраических цмииюиий, решив которую найдем установившиеся значения первых »■ - фгх кумулянтов. Далее, подставляя найденные значения в ряд Эджворта,
• • г чмм приближённое выражение для стационарной одномерной плотности |ММ нроделения вероятностей случайной марковской последовательности,
54
Вестник УлГТУ 4/2001
|»И шик УлГТУ 4/2001
55
