Классификация методов извлечения речевых характеристик для задачи распознавания речи у людей с дефектами речи

ПРОЕКТНАЯ РАБОТА

на тему:

«Классификация методов извлечения речевых характеристик для задачи распознавания речи у людей с дефектами речи»

Работу подготовила:

Кузнецова Ксения - ученица 10 «А» класса

Руководители:

ФИО – должность

Фрязино, 2022

Содержание

Введение        4

ГЛАВА I. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ        5

1.1 Классификация САРР        5

1.2 Сложности в работе САРР        8

1.3 Нарушения и дефекты речи        9

1.4 Рассмотрение эксперимента        10

ГЛАВА II. КЛАССИФИКАЦИЯ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ        12

2.1 Основные характеристики речевых сигналов        12

2.2 Методы извлечения речевых характеристик        13

2.2.1 Линейно-предсказывающее кодирование        13

2.2.2 Мел-частотные кепстральные коэффициенты        14

2.2.3 Кепстральные коэффициенты на основе линейного предсказания        15

2.2.4 Дискретное вейвлет-преобразование        16

Заключение        18

Список литературы        19

ПРИЛОЖЕНИЕ 1        21

ПРИЛОЖЕНИЕ 2        24

Список ключевых слов:        24

        Актуальность проекта:

        Цель: провести обзор методов извлечения речевых характеристик для задачи распознавания речи у людей с дефектами речи.

        Объект исследования:  методов извлечения речевых характеристик для задачи распознавания речи у людей с дефектами речи.

        Методы исследования:

        Задачи:

• рассмотреть классификацию систем автоматического распознавания речи;
• рассмотреть возможные дефекты и нарушения речи;
• изучить существующие речевые характеристики;
• изучить методы извлечения частотных характеристик.

Введение

        В современном мире существует множество технических средств, которые могут воспринимать произносимые речевые сообщения: мобильные телефоны, автомобили, компьютеры и др. Создание приложений, с помощью которых машины могут разговаривать с человеком, особенно правильно реагируя на разговорную речь, давно начало интересовать ученых и инженеров. Однако в настоящее время такая технология оптимизирована не для всех пользователей.

        Автоматическое распознавания речи – это процесс, в котором из входного речевого сигнала извлекаются необходимые признаки (речевые характеристики), затем с помощью этих признаков определяются слова/фразы, которые поступили на вход, структурная схема системы автоматического распознавания речи представлена на схеме 1 в приложении 1. [1] [2]

        Выделение признаков (речевых характеристик) происходит из звукового сигнала, который передается машине. Такой звуковой сигнал, или речевой, так как он передает речь человека, является нестационарным процессом, значения параметров которого непрерывно меняются. Поэтому оценки такого спектра берутся на последовательных кадрах в предположении, что на таких кадрах сигнал является стационарным и характеризуется постоянными фиксированными параметрами. [3]