THE ALGORITHM FOR DETERMINING WORD BOUNDARIES IN CONTINUOUS SPEECH IN TERMS OF NOISE POLLUTION BASED ON THE ANALYSIS OF THE ENTROPY OF THE SPEECH SIGNAL
https://doi.org/10.33236/2307-910Х-2018-4-24-88-93
Abstract
Automatic speech recognition, especially in noisy environments, is a complex task. The most important stage of automatic speech recognition is the correct definition of word boundaries in the speech stream. Even a slight improvement at the stage of highlighting the boundaries of words, significantly affects the operation of the entire speech recognition system. To recognize isolated words, this problem boils down to determining the correct word boundary. For continuous speech, this task is much more difficult, since the speech signal is a continuous stream without any speech pauses. The most promising approach involves the use of speech signal entropy to search for word boundaries.
About the Authors
Andrey Sergeyevich Karpov
North - Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
Galina Vyacheslavovna Shagrova
North - Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
Victoria Igorevna Drozdova
North - Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Алюнов Д. Ю. О методах оценивания параметров сигнала // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 6.
2. Алюнов Д. Ю., Сергеев Е. С, Лигачев П. В., Мытников А. Н. Реализация алгоритма обработки и распознавания речи // Современные наукоемкие технологии. 2016. № 3-2. С. 225-230
3. Бождай А. С, Гудков П. А., Гудков А. А. Встраиваемая система идентификации по голосовым биометрическим показателям // Открытое образование. 2011. №2-2.
4. Гришачев В. В., Халяпин Д. Б., Шевченко Н. А. Внешнее оптическое зашумление волоконно-оптического канала связи для предотвращения подслушивания по акусто-оптоволоконному каналу утечки речевой информации. "Специальная техника" № 3. 2009 г.стр. 2-8.
5. Кочетков А. В., Федотов П. В. О различных смыслах понятия «энтропия» // Интернет-журнал Науковедение, Том№6. 2015.
6. Назаров А. В., Якимов В. Л., Авдеев В. А. Алгоритм максимизации энтропии обучающей выборки и его использование при синтезе моделей прогноза дискретных состояний нелинейных динамических систем// Научный журнал «Информационно-управляющие системы»: Выпуск 2. Санкт-Петербург -2015.
7. Столбов М. Б. Алгоритм оценки отношения сигнал/шум речевых сигналов // «Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики». Санкт-Петербург, 2012.
8. KellmanP, McVeighER. Реконструкция изображений в единицах SNR: общий метод измерения SNR. MagnResonMed. 2005; 54 (6): 1439-47.
9. Obin N., Liuni M. On the Generalization of Shannon Entropy for Speech Recognition // IEEE workshop on Spoken Language Technology, Dec 2012, United States. 2012.
10. Waheed, K., Weaver, K., & Salam, F. M. A robust algorithm for detecting speech segments using an entropic contrast // Midwest Symposium on Circuits and Systems 3. 2002.
Review
For citations:
Karpov A.S., Shagrova G.V., Drozdova V.I. THE ALGORITHM FOR DETERMINING WORD BOUNDARIES IN CONTINUOUS SPEECH IN TERMS OF NOISE POLLUTION BASED ON THE ANALYSIS OF THE ENTROPY OF THE SPEECH SIGNAL. Modern Science and Innovations. 2018;(4):88-93. (In Russ.) https://doi.org/10.33236/2307-910Х-2018-4-24-88-93
Views:
73
Email this article 