Полный обзор технологий распознавания речи на расстоянии
Эффективность традиционных систем автоматического распознавания речи (АРР) резко снижается, как только микрофон отдаляется от рта говорящего. Это связано с множеством факторов, таких как фоновый шум, наложение речи от других говорящих и реверберация. В то время как традиционные системы АРР показывают низкие результаты для речи, записанной при помощи удаленных датчиков, существует ряд новых методов как внутри самой системы распознавания, так и в других областях обработки сигналов, которые могут снизить негативное влияние шума, реверберации и перекрытия речи.
Книга "Распознавание речи на расстоянии" представляет современное и всестороннее описание как теоретических основ, так и практических вопросов, присущих проблеме распознавания удаленной речи.
Основные особенности:
-
Охватывает всю тему распознавания удаленной речи и предлагает практические решения для преодоления связанных с ней проблем.
-
Содержит документацию и примеры скриптов, позволяющие читателям создавать системы распознавания отдаленной речи по последнему слову техники.
-
Дает необходимую базовую информацию по акустике и методам фильтрации, объясняет извлечение и улучшение информативных для классификации речевых признаков.
-
Описывает метод максимального правдоподобия и дискриминативную оценку параметров, а также методы нормализации максимального правдоподобия.
-
Обсуждает использование много-микрофонных конфигураций для отслеживания динамики говорящего и комбинирования каналов.
-
Представляет несколько применений описанных в книге методов и технологий.
-
Содержит сопроводительный веб-сайт с открытым исходным кодом и инструментами для создания систем распознавания удаленной речи.
Данная книга станет незаменимым ресурсом для исследователей, разработчиков, инженеров и других специалистов, а также студентов в области речевых технологий, обработки сигналов, акустики, статистики и искусственного интеллекта.
Это полное обозрение автоматического распознавания речи на расстоянии.
Электронная Книга «Distant Speech Recognition» написана автором Matthias в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470714072
Описание книги от Matthias
A complete overview of distant automatic speech recognition The performance of conventional Automatic Speech Recognition (ASR) systems degrades dramatically as soon as the microphone is moved away from the mouth of the speaker. This is due to a broad variety of effects such as background noise, overlapping speech from other speakers, and reverberation. While traditional ASR systems underperform for speech captured with far-field sensors, there are a number of novel techniques within the recognition system as well as techniques developed in other areas of signal processing that can mitigate the deleterious effects of noise and reverberation, as well as separating speech from overlapping speakers. Distant Speech Recognitionpresents a contemporary and comprehensive description of both theoretic abstraction and practical issues inherent in the distant ASR problem. Key Features: Covers the entire topic of distant ASR and offers practical solutions to overcome the problems related to it Provides documentation and sample scripts to enable readers to construct state-of-the-art distant speech recognition systems Gives relevant background information in acoustics and filter techniques, Explains the extraction and enhancement of classification relevant speech features Describes maximum likelihood as well as discriminative parameter estimation, and maximum likelihood normalization techniques Discusses the use of multi-microphone configurations for speaker tracking and channel combination Presents several applications of the methods and technologies described in this book Accompanying website with open source software and tools to construct state-of-the-art distant speech recognition systems This reference will be an invaluable resource for researchers, developers, engineers and other professionals, as well as advanced students in speech technology, signal processing, acoustics, statistics and artificial intelligence fields.
