Sistem de recunoastere automata a vorbirii bazat pe retele neuronale Fuzzy

3x puncte

categorie: Psihologie

nota: 9.80

nivel: Facultate

Sistemul de recunoastere automata a vorbirii bazat pe retele neuronale fuzzy a fost implementat pe un PC cu soundcard si microfon, iar aplicatiile software utilizate au fost programul GoldWave, pentru inregistrarea on-line a esantioanelor vocale si mediul de programare MatLAB, pentru prelucrarea semnalelor si simularea retelei neuronale.
Prezentarea sistemului de recunoastere automata (ASR [...]
DOWNLOAD REFERAT

Preview referat: Sistem de recunoastere automata a vorbirii bazat pe retele neuronale Fuzzy

Sistemul de recunoastere automata a vorbirii bazat pe retele neuronale fuzzy a fost implementat pe un PC cu soundcard si microfon, iar aplicatiile software utilizate au fost programul GoldWave, pentru inregistrarea on-line a esantioanelor vocale si mediul de programare MatLAB, pentru prelucrarea semnalelor si simularea retelei neuronale.
Prezentarea sistemului de recunoastere automata (ASR - Automatic Speeck Recognition) se face pe baza celor patru etape ale procesului de recunoastere automata a vorbirii, descries anterior.

Necesitatea efectuarii unor teste cat mai apropiate de realitate exclud utilizarea unor esantioane vocale inregistrate intr-un interval restrans de timp. Este necesara deci o baza de date de esantioane vocale inregistrate pe o perioada mare de timp, pentru a ingloba astfel variatiile zilnice care apar in vocea unui vorbitor. Pentru optimizare, s-a utilizat un set de mai multe fraze, inregistrate intr-un interval larg de timp si memorate in fisiere pe calculator.

Pentru a obtine un sistem robust este important sa se tina cont de diversi factori implicati in metodele utilizate privind mediul acustic, sistemul de microfoane, sistemul de transmitere si variabilitatea specifica vorbirii, astfel incat esantionarea si memorarea semnalelor sa se realizeze cu minimum de distorsiuni.
Toate esantioanele vocale au fost numerizate utilizand placa de sunet a calculatorului.

Semnalele audio au fost numerizate utilizand o rata de esantionare de 22050 Hz cu o rezolutie de 16 biti.In prima etapa, semnalele vocale au fost esantionate si convertite intr-un format digital, cu o rata de esantionare de 22050 Hz si o rezolutie de 16 biti pe esantion. Inregistrarile cu ajutorul telefonului au fost esantionate cu o rata de 8000 Hz, de o rezolutie de 16 biti pe esantion.

In etapa a doua s-a realizat analiza spectrala a semnalelor esantionate, cu ajutorul unui program elaborat in limbajul MatLAB, care utilizeaza o fereastra Hamming de 512 puncte de esantionare. Amplitudinea semnalului in domeniul timp a fost normalizata inainte de calcularea spectrogramei. Pragul relativ al zgomotului de fond variaza puternic intre esantioanele vocale, astfel incat utilizarea unui prag fix al zgomotului de fond poate constitui o sursa de erori.

Esantioanele vocale au fost impartite in segmente de lungime fixata (1 s), s-a calculat spectograma pentru fiecare segment, iar spectograma finala a fost obtinuta concatenand spectogramele rezultate pentru fiecare segment in parte.Pentru indeplinirea cerintelor de memorare, s-au memorat in fisierul de iesire doar partile din spectograma care reprezentau frecventele mai mici de 5000 Hz.

Pentru filtrarea zgomotelor de fond care apar evident in esantioanele vocale s-a construit o masca de zgomot, utilizand esantioane cu zgomot de fond prelevate la diferite intervale de timp. Pentru constructia acestei masti, s-a calculat o spectograma pe o secunda a zgomotului de fond esantionat, s-a identificat amplitudinea maxima pentru fiecare banda de frecventa din spectograma zgomotului, obtinandu-se astfel un vector-masca.

Acest spectru de valori maxime ale amplitudinii zgomotului a fost scazut din fiecare secventa de timp a spectogramelor calculate mai sus, eliminandu-se astfel orice contributie posibila a zgomotului de fond.Valorile negative obtinute in urma calculelor au fost considerate nule
DOWNLOAD REFERAT
« mai multe referate din Psihologie

CAUTA REFERAT

TRIMITE REFERAT CERE REFERAT
Referatele si lucrarile oferite de E-referate.ro au scop educativ si orientativ pentru cercetare academica.
Confidentialitatea ta este importanta pentru noi

E-referate.ro utilizeaza fisiere de tip cookie pentru a personaliza si imbunatati experienta ta pe Website-ul nostru. Te informam ca ne-am actualizat termenii si conditiile de utilizare pentru a integra cele mai recente modificari privind protectia persoanelor fizice in ceea ce priveste prelucrarea datelor cu caracter personal. Inainte de a continua navigarea pe Website-ul nostru te rugam sa aloci timpul necesar pentru a citi si intelege continutul Politicii de Cookie. Prin continuarea navigarii pe Website-ul nostru confirmi acceptarea utilizarii fisierelor de tip cookie conform Politicii de Cookie. Nu uita totusi ca poti modifica in orice moment setarile acestor fisiere cookie urmarind instructiunile din Politica de Cookie.


Politica de Cookie
Am inteles