تشخیص صدا یا شناسایی گوینده

تشخيص صدا يا شناسايي گوينده (Speaker Identification) يکي از مسايل علوم رايانه‌ و هوش مصنوعي است که هدف آن شناسايي يک فرد تنها از روي صداي شخص است. يکي از اصلي‌ترين ابزارهاي رياضي براي حل اين مسئله مدل‌هاي پنهان مارکوف هستند. براي حل اين مسئله با استفاده از مدل پنهان مارکوف (م.پ.م) اين مدل‌هاي آماري ابتدا بايد مورد آموزش قرار بگيرند. براي اين مرحله ابتدا مقدار قابل توجهي از صداي ضبط شده افراد پردازش مي‌شود. داده‌هاي پردازش شده که در حقيقيت مجموعه عظيمي از اعداد مي‌‌باشند متناوباً مورد استفاده قرار ميگيرند تا م.پ.م. براي هر گوينده به دست آيد. در حقيقت م.پ.م.‌ها مانند يک ماشين عمل مي‌کنند که ورودي آنها يک سري داده است و خروجيشان يک عدد براي هر مجموعه‌اي از داده‌ها ، به اين صورت که آن عدد نشان دهنده اختلاف داده‌هاي ورودي با م.پ.م هر ماشين است. براي آموزش م.پ.م در هر تناوب داده‌ها به م.پ.م داده مي‌شود و پارامترهاي م.پ.م ذره‌اي تغيير داده مي‌شود تا عدد خروجي (که نشان دهنده اختلاف داده‌ها با م.پ.م است) کوچکتر شود. براي اطمينان از اينکه تغيير پارامترهاي م.پ.م در جهت درست انجام مي‌گيرد و نهايتا به حداقل شدن عدد خروجي مي‌انجامد از يک روش رياضي به نام Expectation Maximization استفاده مي‌شود. در نهايت بعد از آموزش اين مدلها که با استفاده از صداي مرجع انجام شده، مي‌توان براي آزمايش سامانه صداي يکي از افرادي که قبلا از صداي وي براي آموزش م.پ.م استفاده شده را به هر يک از م.پ.م‌ها داد. م.پ.م‌ اي که کوچکترين عدد را توليد مي‌کند به عنوان فرد شناسايي شده در نظر گرفته مي‌شود.

speech-r

سامانه بالا به دلايل مختلفي احتمال خطا دارد. شباهت صداي افراد به يکديگر ( که گاهي انسان‌ها را نيز به اشتباه مي‌‌اندازد )، صداهاي حاشيه (نويز)، محدوديت حجم داده‌هاي مرجع براي آموزش و غيره از جمله اين اشتباه‌ها هستند. براي بالا بردن ضريب اطمينان سامانه شناسايي گوينده روشهاي مختلفي بکار مي‌رود که هر ساله نيز با پيشرفت تحقيقات در دنيا به آنها اضافه مي‌شود. از جمله استفاده ترکيبي از تشخيص گفتار و تشخيص صدا که در آن نه تنها صداي گوينده بلکه کلمه(هاي) وي نيز مورد آزمايش قرار مي‌گيرند. گوينده بايد کلمات مشخصي را بکار ببرد تا سامانه به وي اجازه عبور بدهد. همچنين مي‌توان از يک عدد حداکثر براي مقايسه اعداد خروجي م.پ.م استفاده کرد بطوري که م.پ.م مورد نظر نه تنها بايد کوچکترين عدد را بدهد بلکه بايد اين عدد از يک عدد مرجع نيز کوچکتر باشد. در نتيجه اين تغيير در سامانه ضريب ايمني سامانه بالا مي‌رود. اين ضريب ايمني به قيمت بالا رفتن درصد ردّ افراد از روي خطا صورت مي‌گيرد و باعث مي‌شود شخصي که به او بايد اجازه عبور داده شود چند بار رمز خود را براي سامانه تکرار کند. مانند تمام سامانه‌هايي بهينه‌سازي پارامترهاي مختلف براي بهترين عملکرد سامانه در شرايط مورد نياز لازم است. (به عنوان مثال در ورودي اتاق کنترل يک نيروگاه هسته‌اي نياز به حفاظت زيادي دارد که ممکن است در مورد درب ورودي کتابخانه دانشگاه نياز نباشد.)

 


 

مدل مخفي مارکوف

HiddenMarkovModel

 

 

مدل پنهان مارکوف (Hidden Markov model)‏ يک مدل مارکوف آماري است که در آن سيستم مدل شده به صورت يک فرايند مارکوف با حالت‌هاي مشاهده نشده (پنهان) فرض مي‌شود. يک مدل پنهان مارکوف مي‌تواند به عنوان ساده‌ترين شبکه بيزي پويا در نظر گرفته شود. مدل مخفي مارکوف يک سري متناهي از حالتهاست، که با يک توزيع احتمال پيوسته است.
در يک حالت خاص، توسط توزيع احتمال پيوسته يک خروجي يا مشاهده مي تواند بدست ايد. حالات از خارج مخفي هستند از اين رو مدل مخفي مارکوف ناميده شده است. مدل مخفي مارکوف، يک مدل آماري است که در آن پارامترهاي مخفي را از پارامترهاي مشاهده شده مشخص مي نمايد.پارامترهاي بيرون کشيده شده براي آناليزهاي بعدي مي توانند استفاده شوند.به عنوان مثال براي دستور العمل‌هاي بازشناسي الگو.
در مدل مارکوف معمولي،وضعيت به طور مستقيم توسط مشاهده گر قابل مشاهده است. بنابراين حالت انتقال احتمالات تنها پارامترها هستند.در مدل مخفي مارکوف، وضعيت به طور مستقيم قابل مشاهده نيست، اما متغييرهاي تحت تاثير با وضعيت قابل مشاهده هستند.هر حالت يک توزيع احتمالات دارد براي خروجي ممکن که گرفته شود.بنابراين ترتيب گرفته‌هاي ايجاد شده توسط HMM اطلاعاتي در رابطه با حالت توالي ميدهد. مدل‌هاي مخفي مارکوف براي دستورالعمل در شناسايي الگوهاي موقت مانند گفتار، دست خط، شناسايي ايما و اشاره، بيو انفورماتيک و… معروف هستند. در مدل عادي مارکوف، حالت به طور مستقيم توسط ناظر قابل مشاهده‌است و بنابراين احتمال‌هاي انتقال بين حالت‌ها تنها پارامترهاي موجود است. در يک مدل پنهان مارکوف، حالت به طور مستقيم قابل مشاهده نيست، اما خروجي، بسته به حالت، قابل مشاهده‌است. هر حالت يک توزيع احتمال روي سمبل‌هاي خروجي ممکن دارد. بنابراين دنبالهٔ سمبل‌هاي توليد شده توسط يک مدل پنهان مارکوف اطلاعاتي دربارهٔ دنبالهٔ حالت‌ها مي‌دهد. توجه داشته باشيد که صفت ‘پنهان’ به دنبالهٔ حالت‌هايي که مدل از آن‌ها عبور مي‌کند اشاره دارد، نه به پارامترهاي مدل؛ حتي اگر پارامترهاي مدل به طور دقيق مشخص باشند، مدل همچنان ‘پنهان’ است.

مدل‌هاي پنهان مارکوف بيشتر به خاطر کاربردشان در بازشناخت الگو مانند تشخيص صدا و دست خط، تشخيص اشاره و حرکت، برچسب گذاري ادات سخن، بيوانفورماتيک و… شناخته شده هستند.


پیام بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

thirty three + = thirty nine