|
ru.algorithms
- RU.ALGORITHMS ----------------------------------------------------------------
From : Roman Trishin 2:463/480.13 10 Apr 2002 01:59:59
To : Aleksey Malov
Subject : Распознавание речи.
--------------------------------------------------------------------------------
Я заметил, что Втp Апp 09 2002 19:19, Aleksey Malov(2:5052/30.8) wrote to All:
AM> В общем, задача:
AM> Имеется некоторый набор голосовых команд, типа: "Стой", "Сидеть",
AM> "Лежать", "Идти" (на самом деле, обычные короткие фразы). Пользователь
AM> произносит какую-нибудь фразу из этого списка (или вообще какую-нибудь
AM> левую фразу). Hадо как-то проанализировать произнесенную фразу и
AM> определить, какую же он команду дал.
AM> Вот такую лабу нам задали по "Компьютерным аудио-системам". Препод
AM> говорит, что особой сложности эта задача не представляет, что надо делать
AM> что-то типа сравнения фразы и оригинала и анализировать ошибку сравнения.
AM> Hо мне кажется, что это полный бред, т.к. одну и ту же фразу произнести
AM> очень похоже два раза практически невозможно (ошибки будут колоссальные).
Есть два направления в распознавании речи - оператор-независимый анализ и
зависимый. Второе реализовать несложно - дело в том, что если оператор старается
говорить фразу с той же интонацией и темпом, то искажения будут минимальные...
Тебе нужно делать следующее:
1) например в WAV записать несколько раз необходимые слова (это _идеальные_
сэмплы с ними ты будешь сравнивать) 2) нормализовать их по уровню 3)
(нормализация) WAV-файлов по длине, чтобы каждое слово было по длине одинаково.
Это достигается заменой исходных точек звуковой волны средними величинами
(например 20 точек в одну или наоборот). 3) теперь осталось ловить слова с
микрофона, нормализовать их и анализировать. Для этого воспользуемся
среднеквадратическим отклонением точек тестируемого сэмпла от идеального:
S=1/n*(Хтест - Х_идеал)^2 где n-число точек в нормализованном сэмпле. Чем меньше
число S, тем ближе тестируемый сигнал к идеальному.
AM> Может, есть какие-нибудь идеи. Желательно, простые, но работающие.
С наилучшими пожеланиями Roman
... самая обычная кука.
--- GoldED/386 3.00.Alpha5+
* Origin: В каждой шутке есть доля шутки... (2:463/480.13)
Вернуться к списку тем, сортированных по: возрастание даты уменьшение даты тема автор
|
