Научная статья на тему 'Алгоритм классификации звуковых сигналов'

Алгоритм классификации звуковых сигналов Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
871
79
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
КЛАССИФИКАЦИЯ СИГНАЛОВ / ЗВУКОВЫЕ СИГНАЛЫ / ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ / КЛАСИФіКАЦіЯ СИГНАЛіВ / ЗВУКОВі СИГНАЛИ / ОБРОБКА СИГНАЛіВ / CLASSIFICATION OF SIGNALS / AUDIO SIGNALS / SIGNAL PROCESSING

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Рыбин А. И., Мельник А. Д.

Предложен алгоритм и классификаторы идентификации звуковых сигналов, работа которых проиллюстрирована на примере распознавания звуков «а», «о», «у».

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Algorithm of classification of sound signals

The algorithm and qualifiers for identification of sound signals is offered. The work of qualifiers illustrated on an example of recognition of sounds “a”, “o” and “y”.

Текст научной работы на тему «Алгоритм классификации звуковых сигналов»

Радштехнгчнг кола та сигналы

РАДЮТЕХН1ЧН1 КОЛА ТА СИГНАЛИ

УДК 621.372,061:391.266

АЛГОРИТМ КЛАСИФ1КАЦЙ ЗВУКОВИХ СИГНАЛ1В

Рибт О.1., Мельник А.Д.

Запропоновано алгоритм та класифжатори для ¡дентифтагщ звуковых сигнал1в, Роботу класифгкаторгв протюстровано на прикладгрозр1знення звуюв "а ", "о", "у ".

Вступ» Постановка задачi

Розшзнавання o6pa3iB в техшщ е однieю з найважливших задач техшч-но1, медичноУ та лшгвютичноУ дiагностики. Для аналiзу (та подальшого синтезу) мовних сигнашв велике значення мае pозпiзнавання окремих звуюв. Серед найскладшших для щентифжащУ е голоснi звуки "а", "о", "у", яю в безнаголосному звучанш часто неможливо "на слух" вíдpiзнити. Тому при пpоведенi дослщжень, з метою створення класифiкатоpiв звуку основна увага придшялася pозпiзнаванню саме вищезгаданих звукiв.

Опис запропонованого методу

1снуе ряд методiв класифжащУ сигналiв, поширених сьогоднi в практи-цi розшзнавання обpазiв. Це, наприклад, методи, основан на класичнiй ль нiйнiй погодженш фшьтращУ [1], нелiнiйнiй косинуснiй [2], нормашзованш [3-14] i т.iн. Використання цих методiв для pозпiзнавання звуюв "а", "о", "у" показало 1'х слабку чутливють до фжсащУ вщмш гpафоелементiв цих звукiв. Тому було запропоновано використовувати класифжатор, який ба-зуеться на модифжащУ перетворення Карунена - Лоева [15,16], при вико-, ристанш якого за непрямим кpитеpiем (дискpимiнантне число) оцiнюеться умовна iмовipнiсть належностi до наданого класу. Для обчислення дис-кpимiнантного числа D за перетворенням Карунена - Лоева слщ побудува-ти коpеляцiйну матрицю сигналiв певного класу

м^ 11

де M- кiлькiсть сигналiв того самого класу, Axz- - вектор-стовпець вщхи-лень i - то сигналу вiд математичного очжування сигналiв даного класу.

Тодi дискpимiнантне число

D = /SxTCor l/Sx, (2)

де Ax - стовпець вщхилення дослiджуваного сигналу вiд математичного

очжування сигналiв наданого класу (для яких побудована матриця Cor). Якщо число D менше деякого порогового значення D0b то дослiджуваний сигнал (з великою iмовipнiстю) належить до наданого класу. Якщо D бь льше порога Dq2, то ймовipнiсть належност до даного класу мала.

Окремою проблемою при реамзащУ (2) е необхщшсть обернення мат-

BIchuk Национального техшчного университету У кражи "КШ" Сергя ~ Радштехтка. Радюапаратобудування.-2008.-№36

рищ Сог ь яка звичайно мютить багато нульових власних значень.

Со?1 = т1~п , (3)

де X - д1агональна матриця власних значень; П— матриця стовпщв - власних вектор1в; г- знак транспонування.

Бшьш простим для реашзащ1 е критерш ощнки належност дослщжува-ного сигналу до наданого класу за формулою

-т —

6=

П СогП-Х

(4)

За щею формулою, якщо матриця . обчислена за (1), норма

П СогП-Х

-- 5 дор1внюватиме нулю, оскшьки, як вщомо,

Сог = ПаП (5)

Для дослщжуваного сигналу, як 1 в (2), знайдемо вектор - стовпець Ах \

утворимо "миттеве значення" .: , тобто

Сог — Ах • Ахт (6)

Шсля обчислення

Х = ПСогП (7)

одержимо нед1агональну матрицю X , яка буде близькою до матрищ X наданого класу, якщо дослщжуваний сигнал належить до цього класу, та сильно вщр1знятиметься вщ X, якщо дослщжуваний сигнал належить шшо-

му класу. Норму

П СогИ-Х

обчислюють або як суму квадралв р1з-

нищ A-AJ або як суму модул1в, або як найбшьш1 з одержаних вщшманням (за модулем) чисел.

Глюстращя одержаних результатiв Для створення класифь катора використовува-лися зображення (в ча-совш област1) сигнашв "а", "о", "у". На рис. 1 зображено загальний ви-гляд звуку "а"; на рис.2,3 збшьшеш за масш табом (у час1) фрагменти цього сигналу (з вщлжу номер 350 по вщлж номер 1450 та з вщлжу 1450 по вщлж 2500, вщповщно).

-10 000 -20 000 -30 000

500 1 000 1 500 2 000 2 500 3 000 3 500 4 000 4 500 5 000 5 500 6 0(

Рис Л

6 Шсник Нащонального техшчного университету УкраТни "КПТ*

Сергя - Радшпехмка, Радюапаратобудування.-2008,-№36

800 1 ООО

Рис.2

20 000 10000 о

-10 000 -20 000' -30 000

2 000 Рис.3

Як видно з рис.2, 3 звук "а" складаеться з майже однакових фрагменлв. На рис.4 зображено звук "о", на рис.5 - звук "у", а на рие.6 - звук "е". Усi цi звуки складаються з окремих фрагмент, аналогiчно до звуку "а".

30 000 20 000 10 000 о

-10 ООО -20 ООО -30 ООО

О 500 1 ООО 1 500 2 ООО 2 500 3 ООО 3 500 4 ООО 4 500 5 ООО 5 500 6 ООО

Рис.4

О 600 1 ООО 1 500 2 ООО 2 500 3 ООО 3 500 4 ООО 4 500 5 ООО 5 500

Рис.5

30 ООО 20 ООО 10 000 0-10 000 -20 ООО -30 ООО

О 500 1 ООО 1 500 2 ООО 2 500 3 ООО 3 500 4 ООО 4 500 5 ООО 5 500 6 ООО Б 500

Рис.6

Ысник Нацюнального техшчного ушеерситету Украгни "КП1" 7 Сер1я - Радютехмка. Радюапаратобудування,-2008,-МЗ6

За фрагментами звуку "а" (попередньо нормованими за амплггудою i за часом звучання фрагменту) було знайдене математичне очжування фраг-ментiв звуку "а", шсля чого за формулами (1), (5) проведено навчання кла-сифiкатора за звуком "а". Шсля створення класифжатора за звуком "а" було проведено ощнку чутливост i надшност класифжащ!' за дискримшант-ними числами (коефщентами подiбностi 1/5). Для фрагмент звуку "а" при класифжащ!' (4) класифжатором "а" одержано коефiцieнти подiбностi, наведенi в табл.1.

№ фрагмента I 2 3 4 5 6 7 8 9

Коефадент

1 подiбностi -403 12,33 0,34 0,00 1,82 47,87 0,56 3,44 15,75 28,35

Середне значення коефщента подiбностi Scep =13,80. В таблиц 2 наведено результати класифжащ!' звуку "е" класифiкатором "а".

№ фрагмента I 2 3 4 5 6 7 8

Коефщент

подiбностi ——103 ! о 143,08 130,52 141,12 162,16 164,53 146,98 174,51 150,19

Середне значення коефщента подiбностi 8 51,64

Таблиця З

В табл. З, 4 наведено результати класифжащ!' звуюв "о" та "у" класи-фiкатором "а". Причому середнi значення коефь цiентiв подiбностi Асер оа= 194,54, 5ссрУа~374,24

Як видно з одержаних результат, коефiцiенти подiбностi (поточш та се-реднiй) для класифжащ!' звуку "а" класифiкатором

№ фрагмента I 2 3 4 5 6 7 8 9

Коефвдент подiбностi 1-ю5 8 192,97 175,99 139,37 146,21 193,42 207,95 198,91 ш ч N0 00 чо С- CSi

Таблиця 4

№ фрагмента I 2 3 4 5 6 7

Коефiцiент «П 00 СМ С-1П С-СМ 1п т"1, СО О

подiбностi —8*103 \ СМ сТ т т СО 40 0т т СП 9- \о 40 т С С

"а" на порядок вiдрiзняеться вiд випадкiв класифжащУ iнших звукiв класи-фiкатором "а".

Висновки

Запропонований метод класифжащ!' голосних е чутливим i достатньо надшним. Алгоритм навчання класифiкатора простий i не потребуе обер-нення кореляцшноУ матрицi. Отриманi результати доречно використати для створення класифжатора всiх звуюв украУнсько!' мови.

Лiтература

1. Финк )Ъ М. Теория передачи дискретных сообщений. - Сов. радио», 1970. 728с.

В ¡сник Нацюнального техтчного ушверситету Украгни ГГКПГТ Серш - РаЫотехтка* Радюапаратобудування,-2008.-М36

2. Ян И. Нелинейные согласованные фильтры для анализа различий Il Радиоэлект-роника-1999. №6. -С.51-58. (Изв.высш.учеб. заве дений).

3. Рыбин А.И. Нормализация дискретных ортогональных преобразований тестовым сигаалом/ТРадиоэлектроника. 2004. №7. С.39-46. (Изв. высш. учеб. заведений).

4. Рыбин А.И., Григоренко Е.Г. Алгоритм подстройки дискретного ортогонального преобразования под тестовый сигнал // Вюник НТУУ "КП1\ Серiя Приладобу-дування. - 2004. - №27. - €.122-128.

5. Рибш О.1., Шарпан О.Б. Дiагностичнi можливостi процедури нормалiзаци орто-гональних функцiй при аналiзi пульсограм // Вiсник ЖДТУ. Технiчнi науки. -2004. -т.1. -№4. - С. 144-149.

6. Рибiн OJ., Сакалош T.B., Шарпан О.Б. Аналiз пульсограм на базi процедури нормаль заци ортогональних перетворень RЕХ//Науковi вiстi НТУУ "КП1. 2005. №4. С.25-33.

7. Рыбин А.И., Шарпан О.Б., Григоренко Е.Г., Сакалош Т.В. Коэффициенты трансформант нормализованных ортогональных преобразований и диагностика пульсо-грамм//Вюник НТУУ <4КПГ. Приладобудування. 2005. Вшг30. С.148-156

8. Рибiн О.1., Данилевська В.Г. Погоджена фiльтрацiя на базi нормамзаци ортогональних перетворень // Вюник НТУУ "КШ". Радютехшка. Радюапаратобуду-вання. - 2007. - Вип.35. - С. 15-20.

9. Данилевська В.Г., Рибш O.I., Шарпан О.Б, Особливост i можливостi дiагности-ки за нормалiзованим перетворенням // Электроника и связь. 2006. №2.С.49-54.

10. Рибш О.1., Мельник А.Д. Погоджена фшьтращя сигналiв при змт масштабу 'х аргументiв на базi нормалiзованих вейвлет-функцiй // Вiсник НТУУ "КТО". -Серiя Радiотехнiка. Радюапаратобудування. - 2007. - Вип.34. - C18-24.

11. Мельник А.Д., Рибш О.1. Нормалiзацiя тестового сигналу зi збереженням еквь дистантного кроку дискретизаци // Вiсник НТУУ "КП1" . Радютехшка, Радю-апаратобудування. 2007. Вип.34. С.24-29,

12. Мельник А.Д., Рыбин А.И. Нормализация эталонного сигнала с постоянным шагом дискретизации // Радиоэлектроника. - 2008. - №1. - С.71-75 (Изв. вузов.).

13. Рыбин А.И,, Мельник А.Д. Согласованная нормализованная фильтрация сигналов // Радиоэлектроника, - 2008, - № 2. - С.77-80 (Изв. высш. учеб, заведений).

14. Мельник А.Д., Рыбин А.И. Согласованная вейвлет-фильтрация сигналов с измененным масштабом // Радиоэлектроника. 2008. - № 3. - С.76-80 (Изв. вузов),

15.Продеус А.Н., Захарова Е.Н. Экспертные оценки в медицине. К.:ВЕК+1998. 320с.

16. Абакумов В.Г., Рибш О.1., Сватош Й. Бюмедичш сигнали. Генезис, обробка, мошторинг.. —, К.:. Нора-принт. 2001. — 516с._

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

ККлючош слова_класи^кащя^игнашв, звуков^ сигнали, обробка сигаалт_

|Рыбин А.И., Мельник А.Д. iRybin OX9 MelnikAD.

Алгоритм классификации звуковых Algorithm of classification of sound sig-

сигналов nals

Предложен алгоритм и классификаторы1 The algorithm and qualifiers for identifica-идентификации звуковых сигналов, ра- tion of sound signals is offered. The work |бота которых проиллюстрирована ra!of qualifiers illustrated on an example of примере распознавания звуков "a",IIQH9MYiJecognition of sounds "a'V'o'V'y".____

УДК 621.372.061

МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА РЕАЛИЗАЦИИ ПАСИВНОГО ДВУХПОЛЮСНИКА С ПОТЕРЯМИ ПО ФОСТЕРУ.

Ястребов Н.И.

Предложена методика реализации двухполюсника с потерями по Фостеру, позволяющая повысить формализацию решения и значительно упростить математические выкладки, по сравнению с методом Бруне.

Известно, что синтез пассивного двухполюсника по Фостеру сводится к разложению входной схемной функции F(p) (z(p) - входного сопротив-

BicnuK Нацюнального техтчного унгверситету Украти "КПГ' 9 Серш ~ Радютехшка, Радюапаратобудування.-2008,-№36

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.