Белоусова О. С., Панова Л.

Омский Государственный Технический Университет

РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧИ

В настоящее время речевое распознавание находит все новые и новые области применения, начиная от приложений, осуществляющих преобразование речевой информации в текст и заканчивая бортовыми устройствами управления автомобилем.

Выделяют несколько основных способов распознавания речи:

1. Распознавание отдельных команд – раздельное произнесение и последующее распознавание слова или словосочетания из небольшого заранее заданного словаря. Точность распознавания ограничена объемом заданного словаря

2. Распознавание по грамматике – распознавание фраз, соответствующих определенным правилам. Для задания грамматик используются стандартные XML-языки, обмен данными между системой распознавания и приложением осуществляется по протоколу MRCP.

3. Поиск ключевых слов в потоке слитной речи – распознавание отдельных участков речи. Речь может быть как спонтанной, так и соответствующей определённым правилам. Произнесенная речь не полностью преобразуется в текст - в ней автоматически находятся те участки, которые содержат заданные слова или словосочетания.

4. Распознавание слитной речи на большом словаре – все, что сказано, дословно преобразуется в текст. Достоверность распознавания достаточно высока.

5. Распознавание речи с помощью нейронных систем. На базе нейронных сетей можно создавать обучаемые и самообучающиеся системы, что является важной предпосылкой для их применения в системах распознавания (и синтеза) речи.

а) Представление речи в виде набора числовых параметров. После выделения информативных признаков речевого сигнала можно представить эти признаки в виде некоторого набора числовых параметров (т.е. в виде вектора в некотором числовом пространстве). Далее задача распознавания примитивов речи сводится к их классификации при помощи обучаемой нейронной сети.

б) Нейронные ансамбли. Вкачестве модели нейронной сети, пригодной для распознавания речи и обучаемой без учителя можно выбрать самоорганизующуюся карту признаков Кохонена. В ней для множества входных сигналов формируется нейронные ансамбли, представляющие эти сигналы. Этот алгоритм обладает способностью к статистическому усреднению, что позволяет решить проблему изменчивости речи.

в) Генетические алгоритмы. При использовании генетических алгоритмов создаются правила отбора, позволяющие определить, лучше или хуже справляется новая нейронная сеть с решением задачи. Кроме того, определяются правила модификации нейронной сети. Изменяя достаточно долго архитектуру нейронной сети и отбирая те архитектуры, которые позволяют решить задачу наилучшим образом, рано или поздно можно получить верное решение задачи.

Общий алгоритм распознавания связной речи

Исходный сигнал

Начальная фильтрация и усиление полезного сигнала

Выделение отдельных слов

Распознавание слова

Распознавание речи

Реакция на распознанный сигнал

Всё многообразие систем распознавания речи условно можно разделить на несколько групп.

1. Программные ядра для аппаратных реализаций. TTS engine – синтез речи по тексту, и ASR engine – для распознавания речи.

2. Наборы библиотек для разработки приложений. Существует два стандарта для интеграции речевых технологий: VoiceXML – для разработки интерактивных голосовых приложений управления медиаресурсами, и SALT – поддерживает многомодальные приложения, сочетающие распознавание речи с другими формами ввода информации.

3. Независимые пользовательские приложения. Dragon NaturallySpeaking Preferred – распознает слитную речь; безошибочность распознавания – 95%. «Диктограф» – с функцией ввода текста в любой редактор, точностью распознавания – 30-50%.

4. Специализированные приложения. Компания «Центр Речевых Технологий» разрабатывает и производит программы для МВД, ФСБ, МЧС: «ИКАР Лаб», «Трал», «Территория». Германский институт DFKI разработал – Verbmobil, программу способную переводить разговорную речь с немецкого на английский или японский и обратно, непосредственно произнесенную в микрофон. Точность – 90%.

5. Устройства, выполняющие распознавание на аппаратном уровне. Компания Sensory Inc разработала интегральную схему Voice Direct™ 364 – осуществляет дикторозависимое распознавание небольшого числа команд (около 60) после предварительного обучения. Корпорация Primestar Technology Corporation разработала чип VP-2025 – осуществляет распознавание с помощью нейросетевого метода.

Методы распознавания речи.

1. Метод скрытых марковских моделей. Базируется на следующих предположениях: речь может быть разбита на сегменты, внутри которых речевой сигнал может рассматриваться как стационарный, переход между этими состояниями осуществляется мгновенно; вероятность символа наблюдения, порождаемого моделью, зависит только от текущего состояния модели и не зависит от предыдущих.

2. Метод скользящего окна. Суть: определение вхождения ключевого слова с помощью алгоритма Витерби. Так как ключевое слово может начинаться и заканчиваться в любом месте сигнала, то этот метод перебирает все возможные пары начала и конца вхождения ключевого слова и находит самый вероятный путь для ключевого слова и этого отрезка, как если бы ключевое слово присутствовало в нем. Для каждого найденного вероятного пути ключевого слова применяется функция правдоподобия, основанная на срабатывании, если значение пути, рассчитанное в соответствии с применяемым методом оценки пути, больше предопределенного значения. Недостатки: большая вычислительная сложность; команды могут включать слова, которые плохо распознаются с помощью алгоритма распознавания ключевого слова.

3. Метод моделей заполнителей. Для алгоритмов распознавания ключевого слова слово для распознавания представляется встроенным в инородную речь. На этом основании методы моделей заполнителей обрабатывают эту инородную речь с помощью явного моделирования инородной речи за счет второстепенных моделей. Для этого в словарь системы распознавания добавляются «обобщенные» слова. Роль этих слов в том, чтобы любой сегмент сигнала незнакомого слова или неречевого акустического события был распознан системой как одно слово или цепочка из обобщенных слов. Для каждого обобщенного слова создается и обучается акустическая модель на корпусе данных с соответствующими размеченными сегментами сигнала. На выходе из декодера выдается цепочка, состоящая из слов словаря (ключевых слов) и обобщенных слов. Обобщенные слова затем отбрасываются, и оставшаяся часть цепочки считается результатом распознавания. Недостатки: ключевые слова могут быть распознаны как обобщенные; сложность оптимального выбора алфавита обобщенных слов.

Библиографический список

1. Методы автоматического распознавания речи: В 2-х книгах. Пер. с англ./Под ред. У. Ли. – М.: Мир, 1983. – Кн. 1. 328 с., ил.

2. Винцюк Т. К. Анализ, распознавание и интерпретация речевых сигналов. Киев: Наукова Думка, 1987.

3. Винцюк Т.К. Сравнение ИКДП- и НММ - методов распознавания речи // Методы и средства информ. речи. Киев, 1991.

4. http://www.mstechnology.ru

5. http://www.comptek.ru

• Tutorial

В этой статье я хочу рассмотреть основы такой интереснейшей области разработки ПО как Распознавание Речи. Экспертом в данной теме я, естественно, не являюсь, поэтому мой рассказ будет изобиловать неточностями, ошибками и разочарованиями. Тем не менее, главной целью моего «труда», как можно понять из названия, является не профессиональный разбор проблемы, а описание базовых понятий, проблем и их решений. В общем, прошу всех заинтересовавшихся пожаловать под кат!

Пролог

Начнём с того, что наша речь - это последовательность звуков. Звук в свою очередь - это суперпозиция (наложение) звуковых колебаний (волн) различных частот. Волна же, как нам известно из физики, характеризуются двумя атрибутами - амплитудой и частотой.

Таким вот образом механические колебания превращаются в набор чисел, пригодный для обработки на современных ЭВМ.

Отсюда следует, что задача распознавания речи сводится к «сопоставлению» множества численных значений (цифрового сигнала) и слов из некоторого словаря (русского языка, например).

Давайте разберемся, как, собственно, это самое «сопоставление» может быть реализовано.

Входные данные

Допустим у нас есть некоторый файл/поток с аудиоданными. Прежде всего нам нужно понять, как он устроен и как его прочесть. Давайте рассмотрим самый простой вариант - WAV файл.

Формат подразумевает наличие в файле двух блоков. Первый блок - это заголовка с информацией об аудиопотоке: битрейте, частоте, количестве каналов, длине файла и т.д. Второй блок состоит из «сырых» данных - того самого цифрового сигнала, набора значений амплитуд.

Логика чтения данных в этом случае довольно проста. Считываем заголовок, проверяем некоторые ограничения (отсутствие сжатия, например), сохраняем данные в специально выделенный массив.

Распознавание

Чисто теоретически, теперь мы можем сравнить (поэлементно) имеющийся у нас образец с каким-нибудь другим, текст которого нам уже известен. То есть попробовать «распознать» речь… Но лучше этого не делать:)

Наш подход должен быть устойчив (ну хотя бы чуть-чуть) к изменению тембра голоса (человека, произносящего слово), громкости и скорости произношения. Поэлементным сравнением двух аудиосигналов этого, естественно, добиться нельзя.

Поэтому мы пойдем несколько иным путём.

Фреймы

Первым делом разобьём наши данные по небольшим временным промежуткам - фреймам. Причём фреймы должны идти не строго друг за другом, а “внахлёст”. Т.е. конец одного фрейма должен пересекаться с началом другого.

Фреймы являются более подходящей единицей анализа данных, чем конкретные значения сигнала, так как анализировать волны намного удобней на некотором промежутке, чем в конкретных точках. Расположение же фреймов “внахлёст” позволяет сгладить результаты анализа фреймов, превращая идею фреймов в некоторое “окно”, движущееся вдоль исходной функции (значений сигнала).

Опытным путём установлено, что оптимальная длина фрейма должна соответствовать промежутку в 10мс, «нахлёст» - 50%. С учётом того, что средняя длина слова (по крайней мере в моих экспериментах) составляет 500мс - такой шаг даст нам примерно 500 / (10 * 0.5) = 100 фреймов на слово.

Разбиение слов

Первой задачей, которую приходится решать при распознавании речи, является разбиение этой самой речи на отдельные слова. Для простоты предположим, что в нашем случае речь содержит в себе некоторые паузы (промежутки тишины), которые можно считать “разделителями” слов.

В таком случае нам нужно найти некоторое значение, порог - значения выше которого являются словом, ниже - тишиной. Вариантов тут может быть несколько:

• задать константой (сработает, если исходный сигнал всегда генерируется при одних и тех же условиях, одним и тем же способом);
• кластеризовать значения сигнала, явно выделив множество значений соответствующих тишине (сработает только если тишина занимает значительную часть исходного сигнала);
• проанализировать энтропию;

Как вы уже догадались, речь сейчас пойдёт о последнем пункте:) Начнём с того, что энтропия - это мера беспорядка, “мера неопределённости какого-либо опыта” (с). В нашем случае энтропия означает то, как сильно “колеблется” наш сигнал в рамках заданного фрейма.

• предположим, что наш сигнал пронормирован и все его значения лежат в диапазоне [-1;1];
• построим гистограмму (плотность распределения) значений сигнала фрейма:

рассчитаем энтропию, как ;

И так, мы получили значение энтропии. Но это всего лишь ещё одна характеристика фрейма, и для того, что бы отделить звук от тишины, нам по прежнему нужно её с чем-то сравнивать. В некоторых статьях рекомендуют брать порог энтропии равным среднему между её максимальным и минимальным значениями (среди всех фреймов). Однако, в моём случае такой подход не дал сколь либо хороших результатов.
К счастью, энтропия (в отличие от того же среднего квадрата значений) - величина относительно самостоятельная. Что позволило мне подобрать значение её порога в виде константы (0.1).

Тем не менее проблемы на этом не заканчиваются:(Энтропия может проседать по середине слова (на гласных), а может внезапно вскакивать из-за небольшого шума. Для того, что бы бороться с первой проблемой, приходится вводить понятие “минимально расстояния между словами” и “склеивать” близ лежачие наборы фреймов, разделённые из-за проседания. Вторая проблема решается использованием “минимальной длины слова” и отсечением всех кандидатов, не прошедших отбор (и не использованных в первом пункте).

Если же речь в принципе не является “членораздельной”, можно попробовать разбить исходный набор фреймов на определённым образом подготовленные подпоследовательности, каждая из которых будет подвергнута процедуре распознавания. Но это уже совсем другая история:)

И так, мы у нас есть набор фреймов, соответствующих определённому слову. Мы можем пойти по пути наименьшего сопротивления и в качестве численной характеристики фрейма использовать средний квадрат всех его значений (Root Mean Square). Однако, такая метрика несёт в себе крайне мало пригодной для дальнейшего анализа информации.

Вот тут в игру и вступают Мел-частотные кепстральные коэффициенты (Mel-frequency cepstral coefficients). Согласно Википедии (которая, как известно, не врёт) MFCC - это своеобразное представление энергии спектра сигнала. Плюсы его использования заключаются в следующем:

• Используется спектр сигнала (то есть разложение по базису ортогональных [ко]синусоидальных функций), что позволяет учитывать волновую “природу” сигнала при дальнейшем анализе;
• Спектр проецируется на специальную mel-шкалу , позволяя выделить наиболее значимые для восприятия человеком частоты;
• Количество вычисляемых коэффициентов может быть ограничено любым значением (например, 12), что позволяет “сжать” фрейм и, как следствие, количество обрабатываемой информации;

Давайте рассмотрим процесс вычисления MFCC коэффициентов для некоторого фрейма.

Представим наш фрейм в виде вектора , где N - размер фрейма.

Разложение в ряд Фурье

Первым делом рассчитываем спектр сигнала с помощью дискретного преобразования Фурье (желательно его “быстрой” FFT реализацией).

То есть результатом будет вектор следующего вида:

Важно понимать, что после этого преобразования по оси Х мы имеем частоту (hz) сигнала, а по оси Y - магнитуду (как способ уйти от комплексных значений):

Расчёт mel-фильтров

Начнём с того, что такое mel. Опять же согласно Википедии, mel - это “психофизическая единица высоты звука”, основанная на субъективном восприятии среднестатистическими людьми. Зависит в первую очередь от частоты звука (а так же от громкости и тембра). Другими словами, эта величина, показывающая, на сколько звук определённой частоты “значим” для нас.

Преобразовать частоту в мел можно по следующей формуле (запомним её как «формула-1»):

Обратное преобразование выглядит так (запомним её как «формула-2»):

График зависимости mel / частота:

Но вернёмся к нашей задаче. Допустим у нас есть фрейм размером 256 элементов. Мы знаем (из данных об аудиоформате), что частота звука в данной фрейме 16000hz. Предположим, что человеческая речь лежит в диапазоне от hz. Количество искомых мел-коэффициентов положим M = 10 (рекомендуемое значение).

Для того, что бы разложить полученный выше спектр по mel-шкале, нам потребуется создать “гребёнку” фильтров. По сути, каждый mel-фильтр это треугольная оконная функция , которая позволяет просуммировать количество энергии на определённом диапазоне частот и тем самым получить mel-коэффициент. Зная количество мел-коэффициентов и анализируемый диапазон частот мы можем построить набор таких вот фильтров:

Обратите внимание, что чем больше порядковый номер мел-коэффициента, тем шире основание фильтра. Это связано с тем, что разбиение интересующего нас диапазона частот на обрабатываемые фильтрами диапазоны происходит на шкале мелов.

Но мы опять отвлеклись. И так для нашего случая диапазон интересующих нас частот равен . Согласно формуле-1 в на мел-шкале этот диапазон превращается в .

m[i] =

Обратите внимание, что на мел-шкале точки расположены равномерно. Переведём шкалу обратно в герцы с помощью формулы-2:

h[i] =

Как видите теперь шкала стала постепенно растягиваться, выравнивая тем самым динамику роста “значимости” на низких и высоких частотах.

Теперь нам нужно наложить полученную шкалу на спектр нашего фрейма. Как мы помним, по оси Х у нас находится частота. Длина спектра 256 - элементов, при этом в него умещается 16000hz. Решив нехитрую пропорцию можно получить следующую формулу:

f(i) = floor((frameSize+1) * h(i) / sampleRate)

Что в нашем случае эквивалентно

f(i) = 4, 8, 12, 17, 23, 31, 40, 52, 66, 82, 103, 128

Вот и всё! Зная опорные точки на оси Х нашего спектра, легко построить необходимые нам фильтры по следующей формуле:

Применение фильтров, логарифмирование энергии спектра

Применение фильтра заключается в попарном перемножении его значений со значениями спектра. Результатом этой операции является mel-коэффициент. Поскольку фильтров у нас M, коэффициентов будет столько же.

Однако, нам нужно применить mel-фильтры не к значениям спектра, а к его энергии. После чего прологарифмировать полученные результаты. Считается, что таким образом понижается чувствительность коэффициентов к шумам.

Косинусное преобразование

Дискретное косинусное преобразование (DCT) используется для того, что бы получить те самые “кепстральные” коэффициенты. Смысл его в том, что бы “сжать” полученные результаты, повысив значимость первых коэффициентов и уменьшив значимость последних.

В данном случае используется DCTII без каких-либо домножений на (scale factor).

Теперь для каждого фрейма мы имеем набор из M mfcc-коэффициентов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа.

Примеры код для вышележащих методов можно найти .

Алгоритм распознавания

Вот тут, дорогой читатель, тебя и ждёт главное разочарование. В интернетах мне довелось увидеть множество высокоинтеллектуальных (и не очень) споров о том, какой же способ распознавания лучше. Кто-то ратует за Скрытые Марковские Модели, кто-то - за нейронные сети, чьи-то мысли в принципе невозможно понять:)

В любом случае немало предпочтений отдаётся именно СММ , и именно их реализацию я собираюсь добавить в свой код… в будущем:)

На данный момент, предлагаю остановится на гораздо менее эффективном, но в разы более простом способе.

И так, вспомним, что наша задача заключается в распознавании слова из некоторого словаря. Для простоты, будем распознавать называния первых десять цифр: “один“, “два“, “три“, “четыре“, “пять“, “шесть“, “семь“, “восемь“, “девять“, “десять“.

Теперь возьмем в руки айфон/андроид и пройдёмся по L коллегам с просьбой продиктовать эти слова под запись. Далее поставим в соответствие (в какой-нибудь локальной БД или простом файле) каждому слову L наборов mfcc-коэффициентов соответствующих записей.

Это соответствие мы назовём “Модель”, а сам процесс - Machine Learning! На самом деле простое добавление новых образцов в базу имеет крайне слабую связь с машинным обучением… Но уж больно термин модный:)

Теперь наша задача сводится к подбору наиболее “близкой” модели для некоторого набора mfcc-коэффициентов (распознаваемого слова). На первый взгляд задачу можно решить довольно просто:

• для каждой модели находим среднее (евклидово) расстояние между идентифицируемым mfcc-вектором и векторами модели;
• выбираем в качестве верной ту модель, среднее расстояние до которой будет наименьшим;

Однако, одно и тоже слово может произносится как Андреем Малаховым, так и каким-нибудь его эстонским коллегой. Другими словами размер mfcc-вектора для одного и того же слова может быть разный.

К счастью, задача сравнения последовательностей разной длины уже решена в виде Dynamic Time Warping алгоритма. Этот алгоритм динамическо программирования прекрасно расписан как в буржуйской Wiki , так и на православном .

Единственное изменение, которое в него стоит внести - это способ нахождения дистанции. Мы должны помнить, что mfcc-вектор модели - на самом деле последовательность mfcc-“подвекторов” размерности M, полученных из фреймов. Так вот, DTW алгоритм должен находить дистанцию между последовательностями эти самых “подвекторов” размерности M. То есть в качестве значений матрицы расстояний должны использовать расстояния (евклидовы) между mfcc-“подвекторами” фреймов.

Эксперименты

У меня не было возможности проверить работу данного подхода на большой “обучающей” выборке. Результаты же тестов на выборке из 3х экземпляров для каждого слова в несинтетических условиях показали мягко говоря нелучший результат - 65% верных распознаваний.

Тем не менее моей задачей было создание максимального простого приложения для распознавания речи. Так сказать “proof of concept” :) Добавить метки

Как хорошо было раньше! Позвонив в справочную, можно было побеседовать с девушкой-оператором и даже назначить ей свидание. Теперь же на том конце провода слышится приятный, но неживой женский голос, предлагающий набрать 1 для получения такой-то информации, 2 - для связи с тем-то, 3 - для выхода в меню и т.д. Все чаще доступ к информации контролируется системой, а не человеком. В этом есть своя логика: однообразная, неинтересная работа выполняется не человеком, а машиной. И для пользователя процедура получения информации упрощается: назвал определенный набор цифр - получил нужную информацию.

ак же работает такая система? Давайте попробуем разобраться.

Двумя основными типами программ для распознавания речи являются:

Программы для диктовки — ввод текста и цифровых данных.

Сразу оговоримся, что системы Text-to-speech и speech-to-text, то есть переводящие текст в устную речь и наоборот, мы рассматривать не будем. Ограничимся только системами автоматического распознавания команд, или голосовыми навигаторами.

САРР — что это такое?

истемы автоматического распознавания речи (САРР) - это элемент процесса обработки речи, назначение которого - обеспечить удобный диалог между пользователем и машиной. В широком понимании речь идет о системах, которые осуществляют фонемное декодирование речевого акустического сигнала при произношении речевых сообщений свободным стилем, произвольным диктором, без учета проблемной ориентации и ограничений на объем словаря. В узком смысле САРР облегчают решение частных задач, накладывая некоторые ограничения на требования к распознаванию естественно звучащей речи в классическом его понимании. Таким образом, диапазон разновидностей САРР простирается от простых автономных устройств и детских игрушек, которые способны распознавать или синтезировать раздельно произносимые слова, цифры, города, имена и т.п., до суперсложных систем распознавания естественно звучащей речи и ее синтеза для использования, например, в качестве секретаря-референта (IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

Являясь основной составляющей любого дружественного интерфейса между машиной и человеком, САРР может быть встроена в различные приложения, например в системы голосового контроля, голосового доступа к информационным ресурсам, обучения языку с помощью компьютера, помощи недееспособным, доступа к чему-либо через системы голосовой верификации/идентификации.

САРР весьма полезна как средство поиска и сортировки записанных аудио- и видеоданных. Распознавание речи также используется при вводе информации, что особенно удобно, когда глаза или руки человека заняты. САРР позволяет людям, работающим в напряженной обстановке (врачи в больницах, рабочие на производстве, водители), применять компьютер для получения или ввода необходимой информации.

Обычно САРР используется в таких системах, как телефонные приложения, встроенные системы (системы набора номера, работа с карманным компьютером, управление автомобилем и т.д.), мультимедийные приложения (системы обучения языку).

Голосовые ключи

олосовыми ключами иногда называют системы автоматического распознавания личности по речи. Обычно это биометрические системы либо санкционированного доступа к информации, либо физического доступа к объектам. Следует различать две разновидности таких систем: системы верификации и системы идентификации. При верификации пользователь предварительно предъявляет свой код, то есть заявляет о себе тем или иным способом, а затем вслух произносит пароль или какую-нибудь произвольную фразу. Система проверяет, соответствует ли данный голос тем эталонам, которые были вызваны из памяти компьютера по предъявленному коду.

При идентификации предварительного заявления о пользователе не делается. В этом случае выполняется сравнение данного голоса со всеми эталонами и затем конкретно определяется, кем является опознаваемый по голосу человек. Сегодня известно множество подходов и методов для реализации таких систем, и все они, как правило, отличаются друг от друга - сколько разработчиков, столько и их разновидностей. То же самое можно сказать и о системах распознавания речи. Поэтому судить о характеристиках конкретных систем распознавания речи и распознавания личности по речи допустимо только с помощью специальных тестовых баз данных.

Немного истории

оединенные Штаты Америки, конец 60-х годов XX века: «Три», - сказал Валтер Кронкит (Walter Cronkite), ведущий научно-популярной программы «XXI век», во время демонстрации новейших разработок в области распознавания речи. Компьютер распознал это слово как «четыре». «Идиот», - пробормотал Валтер. «Этого слова нет в словаре», - ответил компьютер.

Хотя первые разработки в области распознавания речи относятся еще к 1920-м годам, первая система была создана только в 1952 году компанией Bell Laboratories (сегодня она входит в состав Lucent Technologies). А первая коммерческая система была создана еще позже: в 1960 году IBM объявила о разработке такой системы, но на рынок программа так и не вышла.

Затем, в 1970-х годах, авиакомпания Eastern Airlines в США установила дикторозависимую систему отправки багажа: оператор называл пункт назначения - и багаж отправлялся в путь. Однако из-за количества допущенных ошибок система так и не прошла испытательный срок.

После этого разработки в данной области если и велись, то достаточно вяло. Даже в 1980-х годах реальных коммерческих приложений с использованием систем распознавания речи было довольно мало.

Сегодня в этом направлении работают уже не десятки, а сотни исследовательских коллективов в научных и учебных заведениях, а также в крупных корпорациях. Об этом можно судить по таким международным форумам ученых и специалистов в области речевых технологий, как ICASSP, EuroSpeech, ICPHS и др. Результаты работы, на которую, как у нас образно говорят, «навалились всем миром», трудно переоценить.

Уже в течение нескольких лет голосовые навигаторы, или системы распознавания команд, успешно применяются в различных областях деятельности. Например, call-центр OmniTouch, поставленный Ватикану компанией Alcatel, использовался для обслуживания мероприятий, проходивших в рамках празднования 2000-летия Христа. Паломник, звонивший в call-центр, излагал свой вопрос, и система автоматического распознавания речи «выслушивала» его. Если система определяла, что вопрос задан по часто встречающейся теме, например о расписании мероприятий или адресах гостиниц, то включалась предварительно сделанная запись. При необходимости уточнить вопрос предлагалось речевое меню, в котором голосом надо было указать один из пунктов. Если же система распознавания определяла, что предварительно записанного ответа на заданный вопрос нет, то происходило соединение паломника с оператором-человеком.

В Швеции не так давно была открыта автоматическая телефонная справочная служба, использующая программу распознавания речи компании Philips. За первый месяц работы службы Autosvar, которая начала действовать без официального объявления, ее услугами воспользовались 200 тыс. клиентов. Человек должен набрать определенный номер и после ответа автоматического секретаря назвать интересующий его раздел информационного справочника.

Новая услуга предназначена в основном для частных клиентов, которые предпочтут ее из-за значительно меньшей стоимости услуг. Служба Autosvar является первой системой такого рода в Европе (в США испытания аналогичной службы в компании AT&T были начаты в декабре прошлого года).

Вот несколько примеров использования этой технологии в США.

Риэлтеры часто обращаются к услугам компании Newport Wireless. Когда риэлтер проезжает на машине по улице и видит возле какого-нибудь дома табличку «Продается», он звонит в Newport Wireless и запрашивает сведения о доме с таким-то номером, находящемся на такой-то улице. Автоответчик приятным женским голосом рассказывает ему о метраже дома, дате постройки и владельцах. Вся эта информация находится в базе данных Newport Wireless. Риэлтерам остается только выдать сообщение клиенту. Абонентская плата - около 30 долл. в месяц.

Джули, виртуальный агент компании Amtrak, обслуживает железнодорожных пассажиров с октября 2001 года. Она по телефону сообщает о расписании поездов, об их прибытии и отправлении, а также производит бронирование билетов. Джули - это продукт компании SpeechWorks Software и Intervoice Hardware. Она уже увеличила показатель удовлетворенности пассажиров на 45%; 13 из 50 клиентов получают всю нужную информацию из «уст» Джули. Раньше компания Amtrak использовала тоновую систему справки, однако показатель удовлетворенности тогда был меньше: всего 9 клиентов из 50.

В Amtrak признаются, что свою цену (4 млн. долл.) Джули окупила за 12-18 месяцев. Она позволила не нанимать на работу целую команду служащих. А British Airways экономит 1,5 млн. долл. в год, используя технологию от Nuance Communications, которая тоже автоматизирует справочную службу.

Недавно Sony Computer Entertainment America представила Socom - первую видеоигру, в которой игроки могут отдавать устные приказы бойцам из «Deploy grenades». В игре стоимостью 60 долл. применена технология ScanSoft. В прошлом году было продано 450 тыс. таких игр, что сделало Socom безусловным лидером продаж компании.

В дорогих автомобилях типа Infinity и Jaguar уже несколько лет используется устный контроль за панелью управления: радио, температурный режим и навигационная система понимают голос владельца машины и беспрекословно слушаются хозяина. Но сейчас технология распознавания голоса начинает применяться и в машинах среднего класса. Так, с 2003 года Honda Accord имеет встроенный голосовой определитель от IBM. Он называется ViaVoice и является частью навигационной системы за 2000 долл. По сообщению компании-поставщика, одна пятая часть покупателей Honda Accord сделала выбор в пользу модели с голосовой системой навигации.

Даже в медицине технология распознавания голоса нашла свое место. Уже разработаны аппараты осмотра желудка, послушные голосу врача. Правда, эти аппараты, по словам специалистов, пока еще несовершенны: у них замедленная реакция на приказы врача. Но все еще впереди. В Мемфисе VA Medical Center вложил 277 тыс. долл. в программу Dragon, позволяющую врачам и медсестрам надиктовывать информацию в базу данных компьютера. Вероятно, скоро не нужно будет мучиться, чтобы разобрать в медицинской карте почерк врача.

Уже сотни крупных компаний используют технологию распознавания голоса в своей продукции или в услугах; в их числе - AOL, FedEx, Honda, Sony, Sprint, T. Rowe Price, United Airlines и Verizo. По оценкам экспертов, рынок голосовой технологии достиг в 2002 году порядка 695 млн. долл., что на 10% выше, чем в 2001 году.

Авиакомпания United Airways внедрила автоматическую справочную службу еще в 1999 году. Автоматические системы обработки телефонных звонков эксплуатируются такими компаниями, как инвестиционный банк Charles Schwab & Co, розничная сеть Sears, сеть супермаркетов Roebuck. Американские операторы беспроводной связи (AT&T Wireless и Sprint PCS) уже больше года используют подобные программы и предоставляют услуги голосового набора. И хотя сейчас лидером по количеству call-центров такого типа является Америка, в последнее время выгоду от систем распознавания речи начали осознавать и в Европе. Например, швейцарская служба железных дорог уже предоставляет своим немецкоязычным пассажирам услуги, аналогичные тем, что предлагает United Airways.

Прогнозы аналитиков

егодня технологии распознавания речи считаются одними из наиболее перспективных в мире. Так, по прогнозам американской исследовательской компании Cahners In-Stat, мировой рынок ПО распознавания речи к 2005 году увеличится с 200 млн. до 2,7 млрд. долл. По мнению же фирмы Datamonitor, объем рынка голосовых технологий будет расти в среднем на 43% в год: с 650 млн. долл. в 2000 году до 5,6 млрд. долл. в 2006-м (рис. 1). Эксперты, сотрудничающие с медиакорпорацией CNN, отнесли распознавание речи к одной из восьми наиболее перспективных технологий нынешнего года. А аналитики из IDC заявляют, что к 2005 году распознавание речи вообще вытеснит с рынка все остальные речевые технологии (рис. 2).

Основные сложности

лавная проблема, возникающая при разработке САРР, заключается в вариативном произношении одного и того же слова как разными людьми, так и одним и тем же человеком в различных ситуациях. Человека это не смутит, а вот компьютер - может. Кроме того, на входящий сигнал влияют многочисленные факторы, такие как окружающий шум, отражение, эхо и помехи в канале. Осложняется это и тем, что шум и искажения заранее неизвестны, то есть система не может быть подстроена под них до начала работы.

Однако более чем полувековая работа над различными САРР дала свои плоды. Практически любая современная система может работать в нескольких режимах. Во-первых, она может быть зависимой или независимой от диктора. Зависимая от диктора система требует специального обучения под конкретного пользователя, чтобы точно распознавать то, что он говорит. Для обучения системы пользователю надо произнести несколько определенных слов или фраз, которые система проанализирует и запомнит результаты. Этот режим обычно используется в системах диктовки, когда с системой работает один пользователь.

Дикторонезависимая система может быть использована любым пользователем без обучающей процедуры. Этот режим обычно применяется там, где процедура обучения невозможна, например в телефонных приложениях. Очевидно, что точность распознавания дикторозависимой системы выше, чем у дикторонезависимой. Однако независимая от диктора система удобнее в использовании, например она может работать с неограниченным кругом пользователей и не требует обучения.

Во-вторых, системы делятся на работающие только с изолированными командами и на способные распознавать связную речь. Распознавание речи является значительно более сложной задачей, чем распознавание отдельно произносимых слов. Например, при переходе от распознавания изолированных слов к распознаванию речи при словаре в 1000 слов процент ошибок увеличивается с 3,1 до 8,7, кроме того, для обработки речи требуется в три раза больше времени.

Режим изолированного произнесения команд наиболее простой и наименее ресурсоемкий. При работе в этом режиме после каждого слова пользователь делает паузу, то есть четко обозначает границы слов. Системе не требуется самой искать начало и конец слова в фразе. Затем система сравнивает распознанное слово с образцами в словаре, и наиболее вероятная модель принимается системой. Этот тип распознавания широко используется в телефонии вместо обычных DTMF-методов .

Дополнительные вариации в речи возникают также из-за произвольных интонаций, ударений, нестрогой структуры фраз, пауз, повторов и т.д.

На стыке слитного и раздельного произнесения слов возник режим поиска ключевых слов. В этом режиме САРР находит заранее определенное слово или группу слов в общем потоке речи. Где это может быть использовано? Например, в подслушивающих устройствах, которые включаются и начинают запись при появлении в речи определенных слов, или в электронных справочных. Получив запрос в произвольной форме, система выделяет смысловые слова и, распознав их, выдает необходимую информацию.

Размер используемого словаря - важная составляющая САРР. Очевидно, что чем больше словарь, тем выше вероятность того, что система ошибется. Во многих современных системах есть возможность или дополнять словари по мере необходимости новыми словами, или подгружать новые словари. Обычный уровень ошибок для дикторонезависимой системы с изолированным произнесением команд - около 1% для словаря в 100 слов, 3% - для словаря в 600 слов и 10% - для словаря в 8000 слов.

Предложения современного рынка САРР

а рынке сегодня представлены CАРР различных компаний. Рассмотрим некоторые из них.

Aculab

Точность узнавания 97%.

Дикторонезависимая система. Разработчики системы проанализировали различные базы данных для многих языков, чтобы учесть все вариации речи, возникающие в зависимости от возраста, голоса, пола и акцента. Собственные алгоритмы обеспечивают распознавание речи независимо от особенностей оборудования (наушников, микрофона) и характеристик канала.

Система поддерживает возможность создания дополнительных словарей, учитывающих особенности произношения и акцентов. Это особенно полезно в тех случаях, когда системой пользуются люди, произношение которых сильно отличается от общепринятого.

Система поддерживает наиболее распространенные языки, такие как британский и американский английский, французский, немецкий, итальянский, североамериканский испанский. Словарь может быть настроен на любой из этих языков, но невозможно одновременно использовать несколько языков в составе одного словаря.

Продукт доступен на базе Windows NT/2000, Linux и Sun SPARC Solaris.

Babear SDK Version 3.0

Дикторонезависимая система, не требующая обучения под конкретного пользователя. Адаптация под пользователя происходит во время работы и обеспечивает наилучший результат распознавания. Автоматическая подстройка на голосовую активность позволяет распознавать речь в сильно зашумленной среде, например в салоне автомобиля. Система не определяет слова, не занесенные в словарь. Предусмотрена возможность поиска ключевых слов. Система может быть настроена на работу как с маленьким словарем (изолированное произнесение команд), так и с большим по объему словарем (речь).

Система поддерживает следующие языки: британский и американский английский, испанский немецкий, французский, датский, шведский, турецкий, греческий, исландский и арабский.

Система работает на базе Windows 98 (SE)/NT 4.0/2000/CE, Mac OS X и Linux.

Loquendo ASR

Дикторонезависимая система, оптимизированная для использования в телефонии. Предусмотрена возможность распознавания отдельных слов и речи, поиска ключевых слов (словарь до 500 слов). Позволяет создавать дружественные пользователю приложения за счет большого объема словаря и гибкости системы.

Поддерживает 12 языков, включая наиболее распространенные европейские языки (итальянский, испанский, британский и американский английский, французский, немецкий, греческий, шведский и др.).

Входит в состав продукта Loquendo Speech Suite вместе с системой text-to-speech и программой Loquendo VoiceXML Interpreter, поддерживающей использование различных голосов и языков.

Система работает на базе MS Windows NT/2000, UNIX и Linux.

LumenVox

Дикторонезависимая система, не требующая обучения, но после адаптации под конкретного пользователя результаты распознавания становятся гораздо лучше: точность распознавания превышает 90%.

Поддерживает различные форматы аудиофайлов: (u-law 8 кГц, РСМ 8 кГц, РСМ 16 кГц). Не имеет жестких требований к аппаратным ресурсам. Работает на базе Windows NT/2000/XP и Linux.

Требования к системе (на базе Windows):

Windows NT 4.0 c Service Pack 6a, Windows 2000 или Windows XP Pro;

Минимальный размер памяти 512 Mбайт.

Требования к системе (на базе Red Hat Linux):

Red Hat Linux 7.2;

Intel Pentium III 800 MГц или выше;

Объем памяти 256 Mбайт;

Размер диска 17 Mбайт (после декомпрессии).

Nuance

По словам производителей, система оптимизирована для наименьшего потребления памяти и других системных ресурсов. Точность распознавания - до 96%, причем остается высокой даже в зашумленном помещении.

Есть возможность самообучения системы и ее подстройки под каждого пользователя.

Работает на базе Windows 2000 и Linux.

SPIRIT

Язык может быть любой (словарь составляется под конкретные требования клиента и включает те слова и на том языке, которые клиент указал в требованиях к настройкам системы. В словарь могут быть включены слова из разных языков, то есть, не меняя настроек, система может распознавать слова, например, как на китайском, так и на финском языке, если они были заранее внесены в словарь). Таким образом, эта система может работать с любым языком, тогда как другие системы - лишь с определенным их набором.

Это автоматическая система распознавания речи, обеспечивающая высокое качество распознавания даже в сильно зашумленной среде. Система может быть легко настроена на работу в одном из двух режимов: распознавание фраз с фиксированным числом команд (произнесение отдельных команд, режим PIN-кода) и распознавание фраз с произвольным числом команд (слитное произнесение команд, «режим связной речи»). Есть возможность поиска ключевых слов. Данное решение работает в условиях аддитивного нестационарного шума. Требуемое соотношение «сигнал/шум» до 0 дБ в «режиме PIN-кода» и до +15 дБ в режиме связной речи.

Задержка распознавания — 0,2 с. Параметры акустического канала: полоса пропускания в пределах 300-3500 Гц. Адаптация к акустической среде производится по фрагментам шума суммарной длиной не менее 3 с.

Для «режима PIN-кода»:

Словарь — 50 команд;

Вероятность правильного распознавания - 95-99% при SNR = 0…6 дБ;

Требуемые акустические условия: аддитивный широкополосный статичный шум с SNR (отношение «сигнал/шум») >= 15 дБ.

Для режима распознавания связной речи:

Словарь — 12 слов /цифр;

Вероятность правильного распознавания цепочки слов - 98-99%.

Специфика: адаптация к произвольным шумам.

Автоматическая система распознавания речи от SPIRIT доступна в форме приложения для PC под MS Windows или ассемблерного кода. По запросу клиентов решение может быть портировано на любую DSP- или RISC-платформу.

VoiceWare

Система может работать как в дикторозависимом, так и в дикторонезависимом режиме, поэтому специального обучения системы для работы с конкретным пользователем не требуется.

Обеспечивается высокая точность распознавания и работа в реальном времени, даже в зашумленной среде.

Система распознает связную речь и последовательный перечень цифр.

Слова, не занесенные в словарь, и посторонний шум не воспринимаются ею, а ничего не значащие слова, такие как «а», «ну» и пр., отбрасываются.

Новые слова могут быть добавлены в словарь.

Система автоматически подстраивается под тон, произношение и другие речевые особенности пользователя.

VoiceWare поддерживает американский английский и корейский языки; китайский и японский - в разработке.

Система работает на базе Windows 95/98/NT 4.0, UNIX и Linux.

Распознавание речи -- процесс преобразования речевого сигнала в цифровую информацию (например, текстовые данные). Обратной задачей является синтез речи. Первое устройство для распознавания речи появилось в 1952 году, оно могло распознавать произнесённые человеком цифры. В 1962 году на ярмарке компьютерных технологий в Нью-Йорке было представлено устройство IBM Shoebox. Все большую популярность применение распознавания речи находит в различных сферах бизнеса, например, врач в поликлинике может проговаривать диагнозы, которые тут же будут внесены в электронную карточку. Или другой пример. Наверняка каждый хоть раз в жизни мечтал с помощью голоса выключить свет или открыть окно. В последнее время в телефонных интерактивных приложениях все чаще стали использоваться системы автоматического распознавания и синтеза речи. В этом случае общение с голосовым порталом становится более естественным, так как выбор в нём может быть осуществлен не только с помощью тонового набора, но и с помощью голосовых команд. При этом системы распознавания являются независимыми от дикторов, то есть распознают голос любого человека.

Классификация систем распознавания речи.

Системы распознавания речи классифицируются:

• · по размеру словаря (ограниченный набор слов, словарь большого размера);
• · по зависимости от диктора (дикторозависимые и дикторонезависимые системы);
• · по типу речи (слитная или раздельная речь);
• · по назначению (системы диктовки, командные системы);
• · по используемому алгоритму (нейронные сети, скрытые Марковские модели, динамическое программирование);
• · по типу структурной единицы (фразы, слова, фонемы, дифоны, аллофоны);
• · по принципу выделения структурных единиц (распознавание по шаблону, выделение лексических элементов).

Для систем автоматического распознавания речи, помехозащищённость обеспечивается, прежде всего, использованием двух механизмов:

• · Использование нескольких, параллельно работающих, способов выделения одних и тех же элементов речевого сигнала на базе анализа акустического сигнала;
• · Параллельное независимое использование сегментного (фонемного) и целостного восприятия слов в потоке речи.

Архитектура систем распознавания

Типичная архитектура статистических систем автоматической обработки речи.

• · Модуль шумоочистки и отделение полезного сигнала.
• · Акустическая модель -- позволяет оценить распознавание речевого сегмента с точки зрения схожести на звуковом уровне. Для каждого звука изначально строится сложная статистическая модель, которая описывает произнесение этого звука в речи.
• · Языковая модель -- позволяют определить наиболее вероятные словесные последовательности. Сложность построения языковой модели во многом зависит от конкретного языка. Так, для английского языка, достаточно использовать статистические модели (так называемые N-граммы). Для высокофлективных языков (языков, в которых существует много форм одного и того же слова), к которым относится и русский, языковые модели, построенные только с использованием статистики, уже не дают такого эффекта -- слишком много нужно данных, чтобы достоверно оценить статистические связи между словами. Поэтому применяют гибридные языковые модели, использующие правила русского языка, информацию о части речи и форме слова и классическую статистическую модель.
• · Декодер -- программный компонент системы распознавания, который совмещает данные, получаемые в ходе распознавания от акустических и языковых моделей, и на основании их объединения, определяет наиболее вероятную последовательность слов, которая и является конечным результатом распознавания слитной речи.

Этапы распознавания:

• 1. Обработка речи начинается с оценки качества речевого сигнала. На этом этапе определяется уровень помех и искажений.
• 2. Результат оценки поступает в модуль акустической адаптации, который управляет модулем расчета параметров речи, необходимых для распознавания.
• 3. В сигнале выделяются участки, содержащие речь, и происходит оценка параметров речи. Происходит выделение фонетических и просодических вероятностных характеристик для синтаксического, семантического и прагматического анализа. (Оценка информации о части речи, форме слова и статистические связи между словами.)
• 4. Далее параметры речи поступают в основной блок системы распознавания -- декодер. Это компонент, который сопоставляет входной речевой поток с информацией, хранящейся в акустических и языковых моделях, и определяет наиболее вероятную последовательность слов, которая и является конечным результатом распознавания.

• · Голосовое управление
• · Голосовые команды
• · Голосовой ввод текста
• · Голосовой поиск

Успешными примерами использования технологии распознавания речи в мобильных приложениях являются: ввод адреса голосом в Яндекс Навигаторе, голосовой поиск Google Now.

Помимо мобильных устройств, технология распознавания речи находит широкое распространение в различных сферах бизнеса:

• · Телефония: автоматизация обработки входящих и исходящих звонков путём создания голосовых систем самообслуживание в частности для: получения справочной информации и консультирования, заказа услуг/товаров, изменения параметров действующих услуг, проведения опросов, анкетирования, сбора информации, информирования и любые другие сценарии;
• · Решения "Умный дом": голосовой интерфейс управления системами «Умный дом»;
• · Бытовая техника и роботы: голосовой интерфейс электронных роботов; голосовое управление бытовой техникой и т.д.;
• · Десктопы и ноутбуки: голосовой ввод в компьютерных играх и приложениях;
• · Автомобили: голосовое управление в салоне автомобиля -- например, навигационной системой;
• · Социальные сервисы для людей с ограниченными возможностями.

программный автоматизация ввод распознавание

15 июля 2009 в 22:16

Распознавание речи. Часть 1. Классификация систем распознавания речи

• Искусственный интеллект

Эпиграф

В России, направление систем распознавания речи действительно развито довольно слабо. Google давно анонсировала систему записи и распознавания телефонных разговоров… Про системы похожего масштаба и качества распознавания на русском языке, к сожалению, я пока не слышал.

Но не нужно думать, что за рубежом все уже все давно открыли и нам их никогда не догнать. Когда я искал материал для этой серии, пришлось перерыть тучу зарубежной литературы и диссертаций. Причем статьи и диссертации эти были замечательных американских ученых Huang Xuedong; Hisayoshi Kojima; DongSuk Yuk и др. Понятно, на ком эта отрасль американской науки держится? ;0)

В России я знаю только одну толковую компанию, которой удалось вывести отечественные системы распознавания речи на коммерческий уровень: Центр речевых технологий . Но, возможно, после этой серии статей кому-нибудь придет в голову, что заняться разработкой таких систем можно и нужно. Тем более, что в плане алгоритмов и мат. аппарата мы практически не отстали.

Классификация систем распознавания речи

На сегодняшний день, под понятием “распознавание речи” скрывается целая сфера научной и инженерной деятельности. В общем, каждая задача распознавания речи сводится к тому, чтобы выделить, классифицировать и соответствующим образом отреагировать на человеческую речь из входного звукового потока. Это может быть и выполнение определенного действия на команду человека, и выделение определенного слова-маркера из большого массива телефонных переговоров, и системы для голосового ввода текста.

Признаки классификации систем распознавания речи

Каждая такая система имеет некоторые задачи, которые она призвана решать и комплекс подходов, которые применяются для решения поставленных задач. Рассмотрим основные признаки, по которым можно классифицировать системы распознавания человеческой речи и то, как этот признак может влиять на работу системы.

• Размер словаря. Очевидно, что чем больше размер словаря, который заложен в систему распознавания, тем больше частота ошибок при распознавании слов системой. Например, словарь из 10 цифр может быть распознан практически безошибочно, тогда как частота ошибок при распознавании словаря в 100000 слов может достигать 45%. С другой стороны, даже распознавание небольшого словаря может давать большое количество ошибок распознавания, если слова в этом словаре очень похожи друг на друга.
• Дикторозависимость или дикторонезависимость системы. По определению, дикторозависимая система предназначена для использования одним пользователем, в то время как дикторонезависимая система предназначена для работы с любым диктором. Дикторонезависимость – труднодостижимая цель, так как при обучении системы, она настраивается на параметры того диктора, на примере которого обучается. Частота ошибок распознавания таких систем обычно в 3-5 раз больше, чем частота ошибок дикторозависимых систем.
• Раздельная или слитная речь. Если в речи каждое слово разделяется от другого участком тишины, то говорят, что эта речь – раздельная. Слитная речь – это естественно произнесенные предложения. Распознавание слитной речи намного труднее в связи с тем, что границы отдельных слов не четко определены и их произношение сильно искажено смазыванием произносимых звуков.
• Назначение. Назначение системы определяет требуемый уровень абстракции, на котором будет происходить распознавание произнесенной речи. В командной системе (например, голосовой набор в сотовом телефоне) скорее всего, распознавание слова или фразы будет происходить как распознавание единого речевого элемента. А система диктовки текста потребует большей точности распознавания и, скорее всего, при интерпретации произнесенной фразы будет полагаться не только на то, что было произнесено в текущий момент, но и на то, как оно соотносится с тем, что было произнесено до этого. Также, в системе должен быть встроен набор грамматических правил, которым должен удовлетворять произносимый и распознаваемый текст. Чем строже эти правила, тем проще реализовать систему распознавания и тем ограниченней будет набор предложений, которые она сможет распознать.

Различия методов распознавания речи

При создании системы распознавания речи требуется выбрать, какой уровень абстракции адекватен поставленной задаче, какие параметры звуковой волны будут использоваться для распознавания и методы распознавания этих параметров. Рассмотрим основные различия в структуре и процессе работы различных систем распознавания речи.

• По типу структурной единицы. При анализе речи, в качестве базовой единицы могут быть выбраны отдельные слова или части произнесенных слов, такие как фонемы, ди- или трифоны, аллофоны. В зависимости от того, какая структурная часть выбрана, изменяется структура, универсальность и сложность словаря распознаваемых элементов.
• По выделению признаков. Сама последовательность отсчетов давления звуковой волны – чрезмерно избыточна для систем распознавания звуков и содержит много лишней информации, которая при распознавании не нужна, либо даже вредна. Таким образом, для представления речевого сигнала из него требуется выделить какие-либо параметры, адекватно представляющие этот сигнал для распознавания.
• По механизму функционирования. В современных системах широко используются различные подходы к механизму функционирования распознающих систем. Вероятностно-сетевой подход состоит в том, что речевой сигнал разбивается на определенные части (кадры, либо по фонетическому признаку), после чего происходит вероятностная оценка того, к какому именно элементу распознаваемого словаря имеет отношение данная часть и (или) весь входной сигнал. Подход, основанный на решении обратной задачи синтеза звука, состоит в том, что по входному сигналу определяется характер движения артикуляторов речевого тракта и, по специальному словарю происходит определение произнесенных фонем.

UPD: Перенес в «Искуственный интеллект». Если будет интерес, дальше публиковать буду в нем.