Untersuchungen zur Einzelworterkennung im Kraftfahrzeug:
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Paderborn
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1995
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| adam_text | Titel: Untersuchungen zur Einzelworterkennung im Kraftfahrzeug
Autor: Gärtner, Ulrich
Jahr: 1995
I
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Automatische Sprachverarbeitung 5
2.1 Einteilung der automatischen Sprachverarbeitung 5
2.2 Einzelworterkennung 10
2.3 Verbundworterkenner 13
2.4 Erkennen fließend gesprochener Sprache 14
3 StSrgeräuschreduktion 17
3.1 Störgeräusche 18
3.2 Adaptive Filter 20
3.3 Mikrofonarrays 25
3.4 Spektralsubtraktion 27
4 Merkmalextraktion 33
4.1 Analyse des Sprachsignals 35
4.2 Wortgrenzenbestimmung 41
4.2.1 Wortgrenzenbestimmung im Zeitbereich 43
4.2.2 Wortgrenzenbestimmung in akustisch gestörter Umgebung 45
4.3 Verfahren zur Merkmalnormierung 49
4.3.1 Amplitudenkompandierung 51
4.3.2 Längennormierung 52
4.3.2.1 Lineare Längennormierung 52
4.3.2.2 Nichtlineare Längennormierung 53
4.3.3 Normierung auf konstanten Dynamikbereich 55
4.3.4 Dynamische Merkmale ¦. 56
4.3.5 Einfluß der Normierungsverfahren 57
4.3.6 Reduktion der Merkmalkoeffizienten 58
n Inhaltsverzeichnis
5 Klassifikationsverfahren 61
5.1 Dynamische Programmierung 63
5.2 Kdden-Markov-Modell 68
5.3 Künstliche Neuronale Netze 72
5.4 Condensed Nearest Neigbour Network 74
5.4.1 Training und Klassifikation mit dem CNNN 75
5.4.2 Verfahren zum Nachtrainieren 76
6 Ergebnisse 79
6.1 Einfluß der Höhenanhebung 83
6.2 Erkennung in ruhiger Umgebung 85
6.2.1 Dynamische Programmierung 85
6.2.2 Vergleich CNNN und DP 86
6.3 Erkennung im fahrenden Kraftfahrzeug 88
6.4 Sprecheradaptive Erkennung 90
6.5 Reduktion der Merkmale 93
6.6 System zur Spracherkennung 95
6.6.1 Systemaufbau im Labor 95
6.6.2 Systemaufbau für den Einsatz im Kraftfahrzeug 97
6.6.3 Vergleich mit kommerziellen Spracherkennungssystemen 98
6.6.4 Sprachspeicher 101
7 Zusammenfassung 107
Literaturverzeichnis 109
Symbolverzeichnis H
Inhaltsverzeichnis III
Anhang ....127
AI Frequenzbereichsaufteilung nach der Bark-Skala 127
A2 Störgeräuschreduktion 129
A2.1 Adaptives Transversalfilter 129
A2.2 Spektralsubtraktion 134
A3 Verschiedene Verfahren zur Bestimmung der Wortgrenzen 137
A4 Steigungsbeschränkung bei der Dynamischen Programmierung 139
A5 Sprecher 141
A6 Einfluß der Amplitudennormierung auf das Klassifikationsergebnis 141
A7 Verwendeter Wortschatz 143
A8 Verwechselungsmatrizen 144
A9 Sprachspeicher 146
A9.1 Adaptive Differential Pulse Code Modulation (ADPCM) 146
A9.2ADPCM4-Bit 152
A9.3 ADPCM 3-Bit 153
A9.4 Reduktion des Quantisierungsrauschens 153
IV Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Bild 2.1: Unterteilung der automatischen Sprachverarbeitung 6
Bild 2.2: Schema eines Spracherkennungssystems 7
Bild 2.3: Verarbeitungsstufen für die Einzelworterkennung 9
Bild 3.1 a: Sprachsignal in ruhiger Umgebung 17
Bild 3.1 b: Sprachsignal im Kraftfahrzeug bei einem Störschallpegel von 75 dB(A) 17
Bild 3.2: Leistungsdichtespektrum und bezogene Varianz des Autoinnengeräusches,
Golf III, Fahrgeschwindigkeit 120 km/h 19
Bild 3.3: Leistungsdichtespektrum und bezogene Varianz des Autoinnengeräusches,
Golf III, Fahrgeschwindigkeit 120 km/h, Lüftung eingeschaltet 19
Bild 3.4: Blockschaltbild adaptives Filter 20
Bild 3.5: Übertragungs nktionen zwischen ungestörtem Sprachsignal und Störsignal.. 21
Bild 3.6: Optimale Rekonstruktion des Sprachsignals bei #i(z)=0,0 undH2(z)=l,0
a) Sprachsignal mit additiv überlagertem Störsignal
b) Referenzsignal s2[n] enthält keine Sprachsignalanteile
c) Rekonstruktion des Sprachsignals g[n]
d) Koeffizientenmatrix E0[k,s] des rekonstruierten Sprachsignals 22
Bild 3.7: Störgeräuschbedämpfung des Summensignals bei //i(z)=0,3 und H2(z)=l,0
a) Sprachsignal mit additiv überlagertem Störsignal, wie Bild 3.6
b) Störsignal s2[ri] mit Sprachsignalanteil
c) Rekonstruktion des Sprachsignals, durch die Sprachsignalanteile im Referenz¬
kanal treten Amplitudenfehler im rekonstruierten Signal auf
d) Koeffizientenmatrix ER[k,s] des rekonstruierten Sprachsignals 23
Bild 3.8: Blockschaltbild Mikrofonarray 25
Bild 3.9: Geräuschunterdrückung mit spektraler Subtraktion 27
Bild 3.10: Störgeräuschreduktion im Merkmalbereich 30
Inhaltsverzeichnis V
Bild 3.11: Störgeräuschreduktion durch Spektralsubtraktion
oben: Sprachsignal mit additiv überlagertem Störsignal, wie Bild 3.6
Mitte: Koeffizientenmatrix D[k,s] aus d[ri] berechnet
unten: Störgeräuschreduzierte Matrix G[i,s] 31
Bild 3.12: Betragsdifferenz zwischen der Referenzmatrix Eo[k,s] aus Bild 3.6 und der
durch Spektralsubtraktion im Merkmalbereich störgeräuschreduzierten Koeffi¬
zientenmatrix G[£,s]aus Bild 3.11 32
Bild 3.13: Betragsdifferenz der Koeffizientenmatrizen aus Bild 3.6 und Bild 3.7,
Amplitudenfehler der Koeffizientenmatrix durch Fehlschätzungen des
Störsignalanteils s,[»] 32
Bild 4.1: Analyseparameter im Zeit- und Frequenzbereich für die Spracherkennung 33
Bild 4.2: Mittlere Energie und relativer Beitrag zur Verständlichkeit, nach [KR72] 35
Bild 4.3: Skalen der Tonhöhe transformiert auf die Basilarmembran, nach [ZW82] 36
Bild 4.4: Breite der Frequenzgruppe Ä/b in Abhängigkeit von der Mittenfrequenz/„,
die Geraden stellen eine Näherung dar, nach [ZW82] 37
Bild 4.5: Schema einer digitalen Filterbank mit Unterabtastung im Zeitbereich zur
Reduktion der Rechenzeit 39
Bild 4.6: Verfahren zur Unterscheidung von Sprache und Sprachpause nach RABINER
Zeitpunkt b: Angenommener Wortbeginn
Zeitpunkt a: Tatsächlicher Wortbeginn mit Hilfe der Nulldurchgangsrate
Zeitpunkte: Wortende 42
Bild 4.7: Wortgrenzenbestimmung in gering gestörter Umgebung
oben: gemittelter Signal-Rausch-Abstand während der Spracheingabe
Mitte: Mittlere Betragsamplitude E[s] und Schwellwert Et[s]
unten: Zähler zur Bestimmung von Wortanfang und-ende 45
Bild 4.8: Bestimmung der Sprachaktivität im Merkmalbereich
a) Trainingsphase vor dem Wortbeginn
b) Wortgrenzenbestimmung mit den Parametern aus der Trainingsphase 46
Bild 4.9: Wortgrenzenbestimmung in akustisch gestörter Umgebung,
Störsignal KFZ - Innengeräusch 48
VI Inhaltsverzeichnis
Bild 4.10: Unterteilung der Störeinflüsse auf Sprachsignale 49
Bild 4.11: Einfluß der Betonung unterschiedlicher Sprecher auf das Wort einschalten ,
links Sprecherin, rechts Sprecher 50
Bild 4.12: Kennlinie für die Amplitudenkompandierung 51
Bild 4.13: Amplitudenkompandierung einer Koeffizientenmatrix 51
Bild 4.14: Spektrale Änderung von Zeitsegment zu Zeitsegment 53
Bild 4.15: Nichtlineare Zeitnormierung, c0=0,0 und ci=l,0 nach G1.(4.25) 54
Bild 4.16: Einfluß der nichtlinearen Normierung bei variablen Wortgrenzen,
co=O,O und d=100,0 nach Gl.(4.25) 55
Bild 4.17: Ausgleich der Betonungsunterschiede von zwei Sprechern (Bild 4.11)
links Sprecherin, rechts Sprecher. 57
Bild 4.18: Varianz der Koeffizienten
links: Bark-Frequenz-Koeffizienten, rechts: Bark-Cepstral-Koeffizienten 58
Bild 5.1: Klassifikationsverfahren in der automatischen Spracherkennung 61
Bild 5.2: Verzerrungspfad für zwei gleiche Worte (links, DG = 0,53) und für zwei
unterschiedliche Worte (rechts, Da = 0,71) 63
Bild 5.3: Mögliche Vorgänger für einen Punkt (ij) bei lokaler
Steigungsbeschränkung 65
Bild 5.4: Zwei mögliche globale Steigungsbeschränkungen
a) Parallelogramm b) Trapezförmiges Suchgebiet 66
Bild 5.5: Verzerrungspfade und Gesamtdistanzen links zwei gleiche Worte,
rechts zwei unterschiedliche Worte (Distanzmatrix aus Bild 5.2)
oben: Ohne Steigungsbeschränkung; unten: Mit Steigungsbeschränkung 67
Bild 5.6: Darstellung von zwei Hidden-Markov-Modellen mit Übergangsmatrix A
a) Ergodisches Modell mit vier Zuständen
b) Links-Rechts-Modell mit fünf Zuständen (Bakis-Modell) 70
Bild 5.7: Struktur eines Multilayer-Perzeptrons (links) und Schema eines
Rechenelementes (rechts) 73
Bild 5.8: Einteilung Künstlicher Neuronaler Netzwerke für die automatische
Spracherkennung 74
Inhaltsverzeichnis VII
Bild 5.9: Klassen Q* und Unterklassen u« in der Merkmalebene,
Muster aus drei Klassen fii={un}, ß2={u2i,U22}, £23={u3i,u32} 75
Bild 5.10: Verfahren zum Nachtrainieren mit dem N-best-Algorithmus 77
Bild 5.11: Unterbrechbarer Modus zum Nachtrainieren 78
Bild 6.1: Sequentiell ablaufende Normierungsverfahren 81
Bild 6.2: Skizze des verwendeten Experimentieraufbaus 82
Bild 6.3: Verlauf der Verstärkung für das Preemphasisfilter 83
Bild 6.4: Sprecherabhängige Erkennungsraten Dynamische Programmierung 86
Bild 6.5: Einfluß des MSNR auf die Erkennungsraten bei den untersuchten Koeffi-
zientensätzen BFK: Bark-Frequenz-Koeffizienten BCKI: Bark-Cepstral-
Koefiizienten BCK II: wie BCK I, zusätzlich 3-Punkte-Glättung 90
Bild 6.6: Adaption durch Nachtrainieren
BFK: Bark-Frequenz-Koeffizienten BCK: Bark-Cepstral-Koeffizienten 91
Bild 6.7: Klassifikationsergebnisse bei unterschiedlicher Koeffizientenanzahl
Bark-Cepstral-Koeffizienten 94
Bild 6.8: Hardwarekonzept des Laborsystems 96
Bild 6.9: Bildschirmausgabe des Laborsystems 96
Bild 6.10: Systemkonzept mit Signalprozessor (DSP), Mikrokontroller und
Autotelefbn 97
Bild 6.11: Spracherkennungssystem mit Autoradio und D-Netz-Telefon 98
Bild 6.12: Silbenverständlichkeit (SV) in Abhängigkeit von der Bandbreite [FE84].... 101
Bild 6.13: Systemstruktur für einen Sprachspeicher 102
Bild 6.14: Speicherverfahren und damit erreichbare Datenraten 102
Bild 6.15: Prinzip eines ADPCM-Systems mit Speicher, nach [RE84, MO90] 104
Bild 6.16: Systemstruktur zur Reduktion des Quantisierungsrauschens durch Signal¬
nachbearbeitung bei 3-Bit-ADPCM 104
Bild 6.17: Reduktion des Quantisierungsrauschens durch Signalnachbearbeitung
oben: Betragsspektrum 4-Bit-ADPCM
Mitte: Betragsspektrum 3-Bit-ADPCM
unten: Betragsspektrum 3-Bit-ADPCM mit nachgeschaltetem Filter (Bild 6.16). 105
Vffl Inhaltsverzeichnis
Bild ALI: Bandpaßcharakteristik einer Filterbank nach der Bark-Skala 127
Bild A2.1: Blockschaltbild adaptives Filter 129
Bild A2.2: Spektralsubtraktion zur Störgeräuschunterdrückung 134
Bild A2.3: Störgeräuschreduktion durch Spektralsubtraktion
oben: Sprachsignal mit additiver Störung
Mitte: Störgeräuschreduziertes Signal
unten: Dämpfung des Störsignalanteils in dB, Segmentgröße 20 ms 136
Bild A4.1: Lokale Steigungsbeschränkungen der Fast-DTW,
gestrichelte Linie vorhergehender Schritt 139
Bild A9.1: ADPCM-Kodierer nach G.721 146
Bild A9.2: ADPCM-Dekodierer nach G.721 146
BildA9.3: ARMA-Prädiktor 149
Bild A9.4: Reduktion des Quantisierungsrauschens bei 3-Bit-ADPCM 154
Inhaltsverzeichnis IX
Tabellenverzeichnis
Tabelle 5.1: Vergleich der Klassifikationsverfahren 62
Tabelle 6.1: Erkennungsraten bei unterschiedlichen Preemphasisfaktoren für
Bark-Frequenz-Koeffizienten 84
Tabelle 6.2: Erkennungsraten bei unterschiedlichen Preemphasisfaktoren für
Bark-Cepstral-Koeffizienten 84
Tabelle 6.3: Vergleich der Erkennungsergebnisse bei Klassifikation mit CNNN und
Dynamischer Programmierung mit Bark-Frequenz-Koeffizienten 87
Tabelle 6.4: Vergleich der Erkennungsergebnisse bei Klassifikation mit CNNN und
Dynamischer Programmierung mit Bark-Cepstral-Koeffizienten 87
Tabelle 6.5: Erkennungsergebnisse in Abhängigkeit desMSNR für
Frequenz-Koeffizienten 88
Tabelle 6.6: Erkennungsergebnisse in Abhängigkeit desMSNR für
Cepstral-Koeffizienten 89
Tabelle 6.7: Erkennungsergebnisse in Abhängigkeit desMSNR für Cepstral-Koeffi¬
zienten, zusätzlich 3-Punkte-Glättung bei der nichtlinearen Normierung 89
Tabelle 6.8: Sprecherunabhängige (weiß) und sprecheradaptive Erkennung (grau),
Bark-Frequenz-Koeffizienten 92
Tabelle 6.9: Sprecherunabhängige (weiß) und sprecheradaptive Erkennung (grau),
Bark-Cepstral-Koeffizienten 92
Tabelle 6.10: Sprecherabhängige Erkennung mit reduzierter Anzahl von Merkmalen,
Bark-Cepstral-Koeffizienten, Training mit den Durchgängen 1 und 2,
Klassifikation der Durchgänge 3 bis 6 93
Tabelle 6.11: Sprecherabhängige Erkennung mit reduzierter Anzahl von Merkmalen,
Bark-Cepstral-Koeffizienten, Training mit den Durchgängen 3-6,
Klassifikation der Durchgänge 1 und 2 94
Tabelle 6.12: Erkennungsergebnisse verschiedener Einzelworterkennungssysteme 100
X Inhaltsverzeichnis
Tabelle Al.l: Zusammenhang zwischen Tonheit z und Frequenz/
sowie Frequenzgruppenbreite AfG, nach [ZW90] 128
Tabelle A4.1: Lokale Steigungsbeschränkungen und Gewichtsfaktoren 140
Tabelle A5.1: Personenliste 141
Tabelle A6.1: Erkennungsergebnisse in Abhängigkeit des MSNR für Frequenz-
Koeffizienten, Vorverarbeitung nach Bild 6.1 ohne Amplitudenkompandierung.. 142
Tabelle A6.2: Erkennungsergebnisse in Abhängigkeit des MSNR für Frequenz-
Koeffizienten, Vorverarbeitung nach Bild 6.1 mit Amplitudenkompandierung.... 142
Tabelle A7.1: Verwendeter Wortschatz 143
Tabelle A8.1: Verwechselungsmatrix, sprecherunabhängige Erkennung 145
Tabelle A9.1: Koeffizienten für 4-Bit-ADPCM 152
Tabelle A9.2: Koeffizienten für 3-Bit-ADPCM 153
|
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| discipline | Elektrotechnik Elektrotechnik / Elektronik / Nachrichtentechnik |
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