pemotongan bunyi

Apakah itu Segmentasi Pertuturan

Segmentasi pertuturan ialah proses penguraian isyarat pertuturan kepada unit pertuturan yang lebih kecil dan bermakna. Secara umumnya, isyarat pertuturan berterusan dibahagikan kepada perkataan, suku kata atau segmen pertuturan. Pembahagian pertuturan ialah asas untuk tugas pemprosesan pertuturan, seperti pengecaman pertuturan, sintesis pertuturan dan penukaran pertuturan. Dalam pengecaman pertuturan, pembahagian pertuturan membahagikan isyarat pertuturan berterusan kepada perkataan atau fonem untuk membantu pengecam lebih memahami isyarat pertuturan. Dengan membahagikan isyarat pertuturan kepada unit yang lebih kecil, pengecam boleh mengenal pasti perkataan dan fonem yang berbeza dalam pertuturan dengan lebih tepat, meningkatkan ketepatan pengecaman. Dalam sintesis pertuturan dan penukaran pertuturan, pembahagian pertuturan boleh membahagikan isyarat pertuturan kepada unit yang lebih kecil untuk mengawal kualiti dan kelancaran sintesis pertuturan atau penukaran dengan lebih baik. Dengan melakukan pembahagian isyarat pertuturan yang terperinci, parameter seperti fonem, nada dan kelajuan pertuturan boleh dikawal dengan lebih baik, seterusnya mencapai sintesis pertuturan atau kesan penukaran yang lebih semula jadi dan lancar. Ringkasnya, pembahagian pertuturan ialah teknologi penting yang memainkan peranan penting dalam tugas pemprosesan pertuturan dan boleh membantu meningkatkan kesan pengecaman, sintesis dan penukaran.

Dalam pembahagian pertuturan, memilih ciri yang sesuai untuk menentukan sempadan antara isyarat pertuturan dan isyarat bukan pertuturan merupakan isu penting. Ciri yang biasa digunakan termasuk tenaga masa pendek, kadar silangan sifar dan pekali cepstral (MFCC). Tenaga jangka pendek boleh digunakan untuk menilai kekuatan isyarat pertuturan, manakala kadar lintasan sifar boleh mencerminkan ciri frekuensi isyarat pertuturan. MFCC ialah kaedah perwakilan ciri pertuturan yang biasa digunakan Ia boleh menukar isyarat pertuturan kepada satu set vektor berdimensi tinggi untuk mewakili ciri spektrum isyarat pertuturan dengan lebih baik.

Kaedah pembahagian pertuturan

Kaedah pembahagian pertuturan boleh dibahagikan kepada kaedah berasaskan ambang, kaedah berasaskan model dan kaedah berasaskan pembelajaran mendalam.

1) Kaedah segmentasi berasaskan ambang

Kaedah segmentasi berasaskan ambang menentukan ambang berdasarkan ciri isyarat pertuturan, dan kemudian membahagikan isyarat pertuturan kepada segmen pertuturan yang berbeza. Kaedah berasaskan ambang biasanya menggunakan ciri isyarat seperti tenaga, kadar lintasan sifar dan tenaga jangka pendek untuk menentukan sempadan antara isyarat pertuturan dan isyarat bukan pertuturan. Kaedah ini mudah dan mudah difahami, tetapi ia mempunyai kesan pembahagian yang lemah pada isyarat pertuturan dengan gangguan hingar yang besar.

2) Kaedah segmentasi berasaskan model

Kaedah segmentasi berasaskan model menggunakan model statistik isyarat pertuturan untuk melakukan segmentasi, dan mempunyai keupayaan yang agak kuat untuk menahan hingar. Walau bagaimanapun, model perlu dilatih dan kerumitan pengiraan adalah tinggi. Kaedah berasaskan model sering menggunakan model seperti model Markov tersembunyi (HMM), medan rawak bersyarat (CRF), dan model Markov entropi maksimum (MEMM) untuk memodelkan dan membahagikan isyarat pertuturan.

3) Kaedah segmentasi berasaskan pembelajaran mendalam

Kaedah segmentasi berasaskan pembelajaran mendalam menggunakan rangkaian saraf untuk melakukan segmentasi pertuturan. Rangkaian saraf yang biasa digunakan termasuk model pembelajaran mendalam seperti rangkaian neural konvolusi (CNN), rangkaian saraf berulang (RNN) dan rangkaian ingatan jangka pendek (LSTM) untuk mempelajari secara automatik ciri isyarat pertuturan dan membahagikannya. Kaedah ini boleh mempelajari ciri tahap lebih tinggi bagi isyarat pertuturan dan mencapai hasil pembahagian yang lebih baik. Walau bagaimanapun, sejumlah besar data dan sumber pengkomputeran diperlukan untuk latihan.

Selain itu, faktor seperti perubahan dalam isyarat pertuturan dan gangguan bunyi perlu dipertimbangkan dalam segmentasi pertuturan. Sebagai contoh, kelantangan dan kelajuan isyarat pertuturan akan menjejaskan ketepatan pembahagian pertuturan, dan gangguan bunyi boleh menyebabkan salah penilaian dalam keputusan pembahagian pertuturan. Oleh itu, prapemprosesan isyarat pertuturan, seperti peningkatan pertuturan dan denoising, biasanya diperlukan untuk meningkatkan ketepatan pembahagian pertuturan.

Contoh pembahagian pertuturan

Berikut ialah contoh pembahagian pertuturan berasaskan ambang, dilaksanakan dalam Python. Contoh ini menggunakan dua ciri tenaga jangka pendek dan kadar lintasan sifar untuk menentukan sempadan antara isyarat pertuturan dan isyarat bukan pertuturan, dan melaksanakan pembahagian berdasarkan kadar perubahan tenaga dan kadar lintasan sifar. Memandangkan data isyarat pertuturan sebenar tidak disediakan, isyarat pertuturan dalam contoh adalah data simulasi yang dijana melalui perpustakaan NumPy.

import numpy as np

# 生成模拟语音信号
fs = 16000  # 采样率
t = np.arange(fs * 2) / fs  # 2秒语音信号
speech_signal = np.sin(2 * np.pi * 1000 * t) * np.hamming(len(t))

# 计算短时能量和过零率
frame_size = int(fs * 0.01)  # 帧长
frame_shift = int(fs * 0.005)  # 帧移
energy = np.sum(np.square(speech_signal.reshape(-1, frame_size)), axis=1)
zcr = np.mean(np.abs(np.diff(np.sign(speech_signal.reshape(-1, frame_size))), axis=1), axis=1)

# 计算能量和过零率的变化率
energy_diff = np.diff(energy)
zcr_diff = np.diff(zcr)

# 设置阈值
energy_threshold = np.mean(energy) + np.std(energy)
zcr_threshold = np.mean(zcr) + np.std(zcr)

# 根据能量和过零率的变化率进行分割
start_points = np.where((energy_diff > energy_threshold) & (zcr_diff > zcr_threshold))[0] * frame_shift
end_points = np.where((energy_diff < -energy_threshold) & (zcr_diff < -zcr_threshold))[0] * frame_shift

# 将分割结果写入文件
with open(&#x27;segments.txt&#x27;, &#x27;w&#x27;) as f:
    for i in range(len(start_points)):
        f.write(&#x27;{}\t{}\n&#x27;.format(start_points[i], end_points[i]))

Idea contoh ini adalah untuk mengira tenaga jangka pendek dan ciri kadar lintasan sifar isyarat pertuturan dahulu, dan kemudian mengira kadar perubahannya untuk menentukan sempadan antara isyarat pertuturan dan isyarat bukan pertuturan . Kemudian tetapkan ambang tenaga dan kadar silangan sifar, lakukan pembahagian berdasarkan kadar perubahan tenaga dan kadar silangan sifar, dan tulis hasil pembahagian pada fail.

Perlu diambil perhatian bahawa hasil pembahagian contoh ini mungkin salah dinilai kerana ia hanya menggunakan dua ciri dan tidak melakukan prapemprosesan. Dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih ciri dan kaedah yang sesuai mengikut senario tertentu, dan praproses isyarat pertuturan untuk meningkatkan ketepatan pembahagian.

Ringkasnya, algoritma segmentasi pertuturan merupakan hala tuju penyelidikan yang penting dalam bidang pemprosesan isyarat pertuturan. Melalui kaedah dan teknologi yang berbeza, isyarat pertuturan boleh dibahagikan dengan lebih tepat dan kesan serta skop aplikasi pemprosesan pertuturan boleh dipertingkatkan.

Atas ialah kandungan terperinci pemotongan bunyi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!