При автоматическом распознавании речи, прежде всего, следует выяснить, является ли сигнал в действительности фонетическим (речевым). Известно деление речевого потока на микро- и макросегменты. Разграничение между двумя макросегментами (фразами синтагмами) носит, как правило, дискретный характер, а между двумя микросегментами (субзвуками, звуками, слогами) - стертый. Звуки изменяют свои супрасегментные (длительность, интенсивность, частота основного тона) и сегментные (спектральные) характеристики в соответствии с влиянием единиц других ярусов. Например, увеличение длительности гласной в речевом потоке может указывать на семантическую выделенность слова, положение ударения относительно этой гласной, информацию о предшествующей и последующей фонемах и т. д. Следовательно, для предсказания, например, длительности звука, следует учитывать ряд лингвистических факторов.

Знание сочетаемости фонем на стыках слов играет также не последнюю роль при восприятии речи. Разграничительные средства звучащей речи представляют собой сложное явление, состоящее из самых различных компонентов, связанных с фонотактическими особенностями, синтактико-семантическими факторами, ритмикой формирования речевого высказывания.

Следует остановиться на некоторых проблемах сегментации, связанных со спецификой фонетического уровня. К числу трудностей может быть отнесено автоматическое распознавание назальных и плавных фонем слитной речи. Неопределенности, возникающие из-за ограничений любой системы обработки речи и часто из-за плохого произношения, рассматриваются как источники информации для стохастической грамматики или грамматики неопределенного множества.

Имеющиеся в настоящее время способы микросегментации речи (сегментации на субзвуки, звуки, слоги) можно классифицировать следующим образом:

1) использование степени стабильности во времени каких-либо акустических параметров речевого сигнала, таких как концентрация энергии в частотном спектре;

2) накладывание акустических меток на речевой сигнал через регулярно повторяющиеся короткие интервалы;

3) сравнение выборок речевого сигнала в коротких временных окнах при регулярных интервалах с выборками из фонем-прототипов.

Различают контекстно-зависимые и контекстно-независимые методы сегментации. Самым простым методом контекстно-независимой маркировки является сопоставление эталонов. Для этого необходимо, чтобы в запоминающем устройстве для каждой возможной словарной единице хранилось модель. Контекстно-зависимая сегментация допускает связь используемого множества признаков и порогов с фонетическим контекстом.

Для решения проблемы сегментации звучащей речи большое значение имеет обращение к слогу. При этом в современной лингвистике условно разграничиваются фонетический и фонологический типы слога.

При определении, разграничении и определении слога необходимо использовать фонологические критерии. В наиболее общих терминах слог - это речевой сегмент, состоящий из ядра, т.е. гласного (или слогообразующего согласного) и артикуляторно связанных с ним соседних согласных. Слог дает возможность выхода как на более низкий звуковой, так и на более высокий языковой ярус с использованием информации фонотактических особенностей формирование морфем, слов. Большинство способов сегментации на слоги основано на изменениях общей (суммарной) интенсивности сигнала, т.е. энергии. Поскольку теоретически каждый слог должен содержать только один гласный, а гласные обычно имеют преобладающую интенсивность по сравнению с окружающими согласными, можно предположить, что большинство локальных максимумов - гласные. Очевидно, что слоговые границы находятся в минимальной точке между двумя максимумами. Однако этот подход наталкивается на сложность, т.к. при наличии, например, сонанта могут появляться ложные максимумы.

Сегментация может проводиться в два этапа: на слоги, а затем на звуки, их составляющие, в результате чего уточняются границы между слогами. Соотношение между сегментами по ряду параметров позволяет выявить внутреннюю структуру слоговой единицы.

В фонетике точка зрения на акустическую выделенность границ фонетического слова (ритмической структуры) претерпела ряд изменений. Полное отрицание акустических границ слова сменилось утверждением о том, что при определении границ фонетического слова в потоке речи вполне реально опираться на объективные критерии: акустические характеристики звуков на стыке фонетических слов и их аллофоническую вариативность. При разграничении речевого потока на фонетические слова привлечение акустических характеристик стыковых звуков необходимо во всех случаях: как без паузы, так и при наличии последней.

Вероятность появления паузы в речи зависит от характера сочетаний звуков ритмической структуры соседних слов (например, если первое слово кончается ударным слогом, а следующее за ним начинается также с ударного, то появление между этими словами паузы более вероятно, чем в том случае, когда за ударным слогом первого фонетического слова следует безударный слог второго фонетического слова) и места рассматриваемого стыка во фразе.

В потоке речи определение границ фонетического слова сопряжено с рядом трудностей, возникающих в связи с принадлежностью высказывания к стилю произношения и типу произнесения; позицией фонетического слова в тексте, синтагме и фразе.

Одни реализации границ фонетических слов действительно имеют свои акустические признаки, другие их не имеют. Задача не должна ограничиваться исключительно поиском физических и слуховых признаков соседних звуков, а должна быть направлена на определение иерархии (соподчинения) этих признаков.

Информация об ударении, несомненно, также используется для определения числа фонетических слов в сообщении. Важнейшей информацией, однако, используемой человеком при членении речевого потока, является информация о типах наиболее частотных фонетических слов (ритмических структур). При членении слитной речи на семантически значимые отрезки используется информация различных языковых уровней - от фонологического до семантического. При разработке программ для автоматического членения текста эта информация (о типах ритмических структур, числе и степени ударения и т.д.), безусловно, должна быть принята во внимание. Однако в слитной речи возникают двусмысленные языковые ситуации, декодирование которых может быть осуществлено с привлечением дополнительной информации об акустических признаках членения. Стыковые гласные и согласные обладают определенными акустическими признаками, изменение которых зависит от характера связи между ними.

В случаях, когда доступ к системе, распознающей речь, должен быть обеспечен любому пользователю, целесообразен переход к неадаптивным (независимым от диктора) системам автоматического распознавания. Эти системы гораздо легче реализовать для языков, фонетическая структура которых более изучена (для русского, японского, английского) и гораздо сложнее для языков тонального типа (вьетнамского, китайского, французского).

При создании систем автоматического распознавания звучащей речи огромное значение приобретают эксперименты в области восприятия речи. Результаты таких экспериментов часто лежат в основе функционирования той или иной системы. ЭВМ, распознающие речь, зачастую копируют некоторые не только анализирующие функции человеческого уха, но и запоминающие, а также логические функции человеческого мозга.

Непрерывное совершенствование форм диалога между человеком-оператором и ЭВМ должно привести к оптимизации коммуникации между ними. Диалог «человек-машина» на естественном языке предполагает использование, как соответствующих технических методов, так и определенных лингвистических знаний. Изучение проблемы роли языка общения между человеком и ЭВМ и разработка автоматизированных систем с естественным для человека языком общения находятся на стадии дальнейшего становления.

1.4 Структурная схема устройства выделения признаков речевых сигналов

Ниже будет предложена следующая структурная схема устройства выделения признаков речевых сигналов (рисунок 1.1).

Она состоит из следующих блоков:

1 - микрофон;

2 – блок выделения огибающей;

3 – блок определения начала и конца слова;

4 – блок выделения конечной разности;

5 – блок выделения количества звуков;

6 – линия задержки;

7 – блок выделения интервалов;

8 – блок анализа;

9 – блок данных;

10 – печатающее устройство.