ちょっと、そこ！あなたがスピーチの認識に興味があるなら、それをより良くする方法に興味があるなら、あなたは正しい場所に来ました。私はスライディングウィンドウのサプライヤーです。今日は、音声認識のためにスライディングウィンドウのテクニックを使用する方法をあなたと共有します。
まず、音声認識の文脈にあるスライドウィンドウが何であるかを理解しましょう。簡単に言えば、スライディングウィンドウは、オーディオ信号の小さく移動可能なセグメントです。スピーチオーディオ全体を一度に処理する代わりに、これらの小さなウィンドウに分解します。このアプローチには、処理をより管理しやすくし、スピーチの特定の部分に集中できるようにするなど、いくつかの利点があります。
なぜスライディングウィンドウを使用して音声認識を使用するのですか？
スライドウィンドウを使用する主な理由の1つは、音声の変動性を処理することです。音声は、時間とともに変化する複雑な信号です。スライドウィンドウを使用することにより、短期間の固定された長さセグメントでスピーチを分析できます。これは、音素や短い音節など、スピーチの局所的な特徴をキャプチャするのに役立ちます。
もう1つの利点は、計算効率です。大規模なオーディオファイルを一度に処理することは、非常にリソースとなる可能性があります - 集中的です。スライディングウィンドウを使用すると、各ウィンドウを個別に処理できます。これは、はるかに高速になり、メモリが必要です。
スライドウィンドウのテクニックを実装する方法
ステップ1：ウィンドウサイズを定義します
最初にする必要があるのは、スライドウィンドウのサイズを決定することです。ウィンドウサイズは、音声認識システムのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。ウィンドウサイズが小さくなると、より詳細な機能をキャプチャできますが、より多くのノイズをもたらす可能性があります。一方、ウィンドウサイズが大きいほど信号を滑らかにすることができますが、重要な短期の機能を見逃す可能性があります。
ほとんどの音声認識アプリケーションでは、一般的に20〜40ミリ秒の間のウィンドウサイズが使用されます。この範囲は、音声の本質的な音声的特徴を捉えることができます。
ステップ2：オーバーラップを決定します
ウィンドウサイズを設定したら、連続したウィンドウ間のオーバーラップを決定する必要があります。 Windowsのオーバーラップにより、音声信号の連続性をキャプチャできます。重複がない場合、窓の境界で重要な情報を見逃す可能性があります。
通常、50％の重複は良い出発点です。たとえば、ウィンドウサイズが25ミリ秒の場合、新しいウィンドウごとにウィンドウを12.5ミリ秒単位前に移動します。
ステップ3：ウィンドウ関数を適用します
各ウィンドウを処理する前に、ウィンドウ関数を適用することをお勧めします。ウィンドウ関数は、オーディオ信号の有限セグメントを取得するときに発生する可能性のあるスペクトル漏れを減らすのに役立ちます。一般的なウィンドウ関数には、ハミングウィンドウとハニングウィンドウが含まれます。
たとえば、ハミングウィンドウは、（w（n）= 0.54-0.46 \ cos \ left（\ frac {2 \ pi n} {n -1} \ right）として定義されます。
ステップ4：機能抽出
ウィンドウ関数を適用した後、各ウィンドウから機能を抽出できます。 MEL-周波数cepstral係数（MFCC）、線形予測係数（LPCC）、知覚線形予測（PLP）など、いくつかの特徴抽出技術が利用可能です。
MFCCは、音声認識で最も広く使用されている機能抽出方法の1つです。それらは、異なる周波数に対する人間の聴覚システムの応答に基づいています。 MFCCを計算するには、最初にウィンドウ付き信号の短期パワースペクトルを計算し、次にMEL -フィルターバンクをスペクトルに適用し、フィルターの対数 - バンク出力を取り、最後に離散コサイン変換（DCT）を実行する必要があります。
ステップ5：分類と認識
各ウィンドウから機能を抽出したら、分類器を使用して音声コンテンツを識別できます。音声認識の一般的な分類器には、隠されたマルコフモデル（HMMS）、ニューラルネットワーク（再発性ニューラルネットワーク、RNNS、長い短期メモリネットワーク - LSTM、およびゲート再生ユニット - グルス）、およびサポートベクターマシン（SVM）が含まれます。
たとえば、HMMは、音声信号の異なる状態を表すことにより、音声の連続的な性質をモデル化できます。各状態は、特定の音素または音素のグループに対応しています。
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結論
音声認識のためにスライディングウィンドウ手法を使用することは、音声認識システムのパフォーマンスを改善するための強力な方法です。音声信号を小さくて管理可能なセグメントに分解することにより、ローカル機能をキャプチャし、計算の複雑さを減らし、音声の変動をより効果的に処理できます。
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参照
- Rabiner、LR、＆John、BH（1993）。音声認識のファンメント。プレンティスホール。
- Huang、XD、Acero、A。、＆Hon、HW（2001）。音声言語処理：理論、アルゴリズム、およびシステム開発のガイド。プレンティスホール。
- Haykin、S。（2009）。ニューラルネットワークと学習マシン。ピアソン。