语音识别的端点检测
端點(diǎn)檢測(cè)的概念
端點(diǎn)檢測(cè),也叫語音活動(dòng)檢測(cè),Voice Activity Detection,VAD,它的目的是對(duì)語音和非語音的區(qū)域進(jìn)行區(qū)分。通俗來理解,端點(diǎn)檢測(cè)就是為了從帶有噪聲的語音中準(zhǔn)確的定位出語音的開始點(diǎn),和結(jié)束點(diǎn),去掉靜音的部分,去掉噪聲的部分,找到一段語音真正有效的內(nèi)容。
在噪聲環(huán)境下使用語音識(shí)別系統(tǒng),或者講話人產(chǎn)生情緒或心里上的變化,導(dǎo)致發(fā)音失真、發(fā)音速度和音調(diào)改變,都會(huì)產(chǎn)生Lombard/Loud效應(yīng)。研究表明,即使在安靜的環(huán)境下,語音識(shí)別系統(tǒng)一半以上的識(shí)別錯(cuò)誤來自端點(diǎn)檢測(cè)器。
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端點(diǎn)檢測(cè)的分類
VAD 算法可以粗略的分為三類:基于閾值的 VAD、作為分類器的 VAD、模型 VAD。
基于閾值的 VAD:通過提取時(shí)域(短時(shí)能量、短期過零率等)或頻域(MFCC、譜熵等)特征,通過合理的設(shè)置門限,達(dá)到區(qū)分語音和非語音的目的。這是傳統(tǒng)的 VAD 方法。
作為分類器的 VAD:可以將語音檢測(cè)視作語音/非語音的兩分類問題,進(jìn)而用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法訓(xùn)練分類器,達(dá)到檢測(cè)語音的目的。
模型 VAD:可以利用一個(gè)完整的聲學(xué)模型(建模單元的粒度可以很粗),在解碼的基礎(chǔ),通過全局信息,判別語音段和非語音段。
VAD 作為整個(gè)流程的最前端,需要在本地實(shí)時(shí)的完成。由于計(jì)算資源非常有限,因此,VAD 一般會(huì)采用閾值法中某種算法;經(jīng)過工程優(yōu)化的分類法也可能被利用;而模型 VAD 目前難以在本地部署應(yīng)用。
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端點(diǎn)檢測(cè)處理的好,不僅將處理的時(shí)間序列變小,還能消除無聲段道噪聲。
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端點(diǎn)檢測(cè)的原理
為了能更清楚說明端點(diǎn)檢測(cè)的原理,錄制了一段音頻,并且將語音信號(hào)截取了幾部分。
開始,有片刻的準(zhǔn)備工作,并未發(fā)出聲音
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第一次講”你好”
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第二次講”你好”
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第三次偽裝了聲音講”你好”
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可以看到如下特點(diǎn):
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由此可以了解到端點(diǎn)檢測(cè)中涉及到的一些概念:
噪聲:背景音稱之為噪聲。有外界環(huán)境的噪聲,也有設(shè)備本身的噪聲。在實(shí)際使用中,如果出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間的靜默,會(huì)使用戶感到很不自然。因此接收端常常會(huì)在靜音期間發(fā)送一些分組,從而生成使用戶感覺舒服一些的背景噪聲,即所謂的舒適噪聲。
靜音:連續(xù)若干幀能量值持續(xù)維持在低水平。理想情況下靜音能量值為0,但實(shí)際無法做到,因?yàn)橐话阌斜尘耙?#xff0c;而背景音有基礎(chǔ)能量值。
端點(diǎn):靜音和有效語音信號(hào)變化臨界點(diǎn)。
在實(shí)際應(yīng)用中,比如說電話通話時(shí),用戶沒有講話時(shí),就沒有語音分組的發(fā)送,從而可以進(jìn)一步降低語音比特率。當(dāng)用戶的語音信號(hào)能量低于一定門限值時(shí)就認(rèn)為是靜默狀態(tài),也不發(fā)送語音分組。當(dāng)檢測(cè)到突發(fā)的活動(dòng)聲音時(shí)才生成語音信號(hào),并加以傳輸。運(yùn)用這種技術(shù)能夠獲得大于50%的帶寬。
同理,在實(shí)際測(cè)試過程中我們也需要考慮非連續(xù)性說話,比如口吃、猶豫、吞吞吐吐時(shí),語言的識(shí)別準(zhǔn)確性,避免斷點(diǎn)檢測(cè)環(huán)節(jié)處理出現(xiàn)異常或者不合理的情況。
總結(jié)
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