3.7.5. ГРУППОВОЕ ПРИМЕНЕНИЕ
Изложенный выше метод неопределенного говорящего позволяет, по идее, распознавать любой голос без обучения путем обработки речи многих людей и формирования эталонных образов. Однако на практике нет необходимости в распознавании любого голоса. Например, часто достаточно распознавать голоса ограниченного круга людей, сотрудников учреждения. Более того, целесообразно несколько повысить коэффициент распознавания, ограничивая число пользователей. Как уже говорилось выше, данный метод позволяет встраивать функции принадлежности в устройство. Это сделано для того, чтобы пользователи при обучении создавали собственные групповые функции принадлежности. Такой метод применения называется групповым.
В экспериментах по распознаванию при групповом применении регистрация и распознавание проводились в четырех группах по 10 мужчин и женщин в каждой. Использованы те же данные, что и в экспериментах по методу неопределенного говорящего, однако после обучения по десяти голосам из одной группы вводились голоса тех же людей, но при других обстоятельствах. В результате в среднем по четырем группам коэффициент распознавания составил 95,9%, т. е. по сравнению с методом неопределенного говорящего удалось повысить коэффициент распознавания на несколько процентов.
Естественно, если обучение ведется одним человеком, устройство можно использовать для реализации метода определенного говорящего. В этом случае изменения по частоте и длительности по сравнению с методом неопределенного говорящего незначительны, поэтому значения элементов функции принадлежности целесообразно представить двумя битами, а запись одного слова делать три раза. В результате можно получить средний коэффициент распознавания по трем указанным языкам 98-99%, точнее говоря, это значение, усредненное по 120 словам на японском и других языках по данным распознавания для десяти мужчин и женщин для каждого языка.
В данном разделе в качестве примера было рассмотрено применение нечеткой логики для распознавания речи. Известны другие попытки использования нечеткой логики в этих целях [35,36], однако все они отличаются от описанного здесь подхода, в котором использована идея нечеткого сопоставления образов. Этот метод сопоставления позволяет с помощью простых вычислений добиться высокого коэффициента распознавания и обеспечивает распознавание более 100 слов по методу неопределенного говорящего. Наряду с этим, используя процедуру обучения функции принадлежности, его можно адаптировать для метода определенного и неопределенного говорящего и для группового использования. На рис. 3.58 показан внешний вид устройства распознавания. В устройстве использован процессор 8086, обеспечивающий функции распознавания и обучения. Для связи с другой аппаратурой устройство оснащено интерфейсом RS232C; его можно использовать, подключив к персональному компьютеру.
Рис. 3.58. Внешний вид устройства распознавания.
