Bài giảng xử lý tiếng nói part 6

Chia sẻ: Ashfjshd Askfaj | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

141
lượt xem 38
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nhận dạng tiếng nói là một quá trình nhận dạng mẫu, với mục đích là phân lớp (classify) thông tin đầu vào là tín hiệu tiếng nói thành một dãy tuần tự các mẫu đã được học trước đó và lưu trữ trong bộ nhớ. Các mẫu là các đơn vị nhận dạng, chúng có thể là các từ, hoặc các âm vị. Nếu các mẫu này là bất biến và không thay đổi thì công việc nhận dạng tiếng nói trở nên đơn giản bằng cách so sánh dữ liệu tiếng nói cần nhận dạng với các mẫu đã...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng xử lý tiếng nói part 6

2. Xö lý tÝn hiÖu tiÕng nãi Tiªn ®o¸n tuyÕn tÝnh (Linear Prediction Coding) p x(n )   a i x(n  i )  u(n ) M« h×nh toµn ®iÓm cùc i 1 p x(n )    a i x(n  i ) ˆ ˆ Tiªn ®o¸n i 1 e(n )  x(n )  x(n ) ˆ Sai sè tiªn ®o¸n E   e 2 (n ) Sai sè b×nh ph¬ng toµn phÇn n E Tèi thiÓu ho¸ sai sè  0, i  1,2,..., p a i ˆ 31
2. Xö lý tÝn hiÖu tiÕng nãi X¸c ®Þnh tÇn sè c¬ b¶n Fo Giäng nam: 80 .. 250 Hz. Giäng n÷: 150..500 Hz TiÒn X¸c ®Þnh §¸nh gi¸ xö lý Fo kÕt qu¶ Mét sè ph¬ng ph¸p x¸c ®Þnh Fo  Dùa vµo hµm tù t¬ng quan  Dùa vµo hµm vi sai biªn ®é trung b×nh  Dïng bé läc ®¶o vµ hµm tù t¬ng quan  Xö lý ®ång h×nh 32
2. Xö lý tÝn hiÖu tiÕng nãi  Dùa vµo hµm tù t¬ng quan N 1 k  r (k )  x(n) x(n  k ) k  0,1,..., K n 1 Fs = 10 kHz, N = 300, K = 150 T×m cùc ®¹i trong kho¶ng (0, K) 33
2. Xö lý tÝn hiÖu tiÕng nãi  Dùa vµo hµm tù t¬ng quan H¹n chÕ, lo¹i bá |x|
2. Xö lý tÝn hiÖu tiÕng nãi  Dùa vµo hµm vi sai biªn ®é trung b×nh (Average Magnitude Difference Function) (1) N 1 k  x(n)  x(n  k ) D(k )  k  0,1,..., K n 1 1/ 2 N 1 N 1 1 1  2  u ( n)   N  u ( n)  D(iP)  0, i  0,1,... N   n 0 n 0 1/2 N-1 1 2 D (k )     [ x(n)  x(n  k )]   N n=0  1/ 2   2[r (0)  r (k )] k  0,1,..., K víi   1 35
2. Xö lý tÝn hiÖu tiÕng nãi  Dùa vµo hµm vi sai biªn ®é trung b×nh (Average Magnitude Difference Function) (2) 0.25 50 0.2 0.15 40 0.1 0.05 30 D(k) x (n) 0 -0.05 20 -0.1 -0.15 10 -0.2 -0.25 0 1000 1050 1100 1150 1200 1250 50 100 150 200 n k 36