Efficient adaptive algorithm for modeling a speech signal
This paper presents a time-domain prediction error method based on Newton algorithm identification for the identification of auto regressive moving average (ARMA) models of linear structural systems. The proposed structural identification method can incorporate as much as possible structural information known a priori into the structural identification process to improve the identification accuracy. This method incorporates a recursive procedure that makes successive corrections in determining, a linear mathematical model, based on the data of observation, to represent the system considered. To avoid the practical difficulty often associated with bias prediction error measurement, a stochastic Newton method is proposed. The numerical results show that the proposed method is capable to obtain the minimal standard deviation of error prediction and the estimated parameters are closer with actual values. An application of a speech signal is provided then to identify the parameters of AR model corresponding to the speech signal.
A new method of speech model based on periodic expanded
A novel method is proposed for speech model, which is used for speech transformation and speech recognition. This method divides segmentations of a speech into an adaptive segment, in which its speech wave is integrated and has approximate periods. A speech is divided into voiced speech and unvoiced speech by voice activity detection, which is widely used in speech dividing. This speech model mainly deals with sonant, which is divided into approximate periodical waves in our currently work. Segment's parameter contains primary periods' parameter, secondary periods' parameter and the length of the segment. Primary periodic signal's expandability is to form speech segmentation. The paper also gives some results of experiments to show the effectively of the model. The accuracy and few coefficients of model are due to using Morlet wavelet to extract primary periods.
Reconnaissance automatique de la parole continue en environnement bruité : application à des modèles stochastiques de trajectoires. (Continuous speech recognition in a noisy environment : application to stochastic trajectory models)
Les systemes actuels de reconnaissance automatique de la parole (rap) sont generalement peu robustes aux variations du signal intervenant entre les conditions de test et d'apprentissage. Dans cette these, nous proposons et evaluons differentes approches pour ameliorer la robustesse au bruit du systeme de reconnaissance de parole continue vinics du crin-inria lorraine, fonde sur des modeles stochastiques de trajectoires de parole (STM). Dans une premiere partie, nous dressons un bilan des principales approches developpees dans le domaine du rap dans le bruit. La seconde partie est une etude et comparaison de trois approches. Nous developpons d'une part une methode permettant d'estimer un STM hybride de parole bruitee, a partir d'un modele de Markov cache de bruit et d'un STM de parole propre. D'autre part, nous proposons d'appliquer un filtrage du signal, specifique a chaque etat de chaque STM et optimise selon un critere significatif au niveau perceptif. Ensuite, nous appliquons une methode d'adaptation des STMs de parole propre aux variations des conditions d'environnement, calculee par regression lineaire. La comparaison experimentale de ces trois approches montre la superiorite de l'adaptation par regression lineaire. Enfin, dans une derniere partie, nous developpons d'une part une etude experimentale sur l'utilisation de l'analyse discriminante lineaire pour mettre en œuvre un parametrage du signal de parole robuste au bruit. Nous mettons en evidence que l'analyse discriminante permet d'obtenir un parametrage adapte au bruit, mais peu robuste aux variations du rapport signal-a-bruit. D'autre part, nous prenons en compte les variations du rythme d'elocution provoquees par l'effet lombard, en utilisant une methode d'adaptation des modeles de duree des phonemes, sous le cadre general de l'apprentissage bayesien. Cette methode, evaluee sur une tache de reconnaissance de mots isoles permet d'ameliorer de facon significative les taux de reconnaissance.