دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .
فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت) تعداد صفحه:136
مقدمه:
صحت و گفتار نقش اساسی در ارتباط انسانها ایفا می‌کنند و یکی از دلایل پیشرفت انسانها است.
برای برقراری ارتباط کامپیوتر با انسان بوسیلة گفتار در کار لازم است انجام شود. یکی سنتزل گفتار است. و دیگری بازشناسی گفتار، سنتز گفتار بیان گفتار بوسیلة کامپیوتر می‌باشد و بازشناسی یعنی فهمیدن گفتار در بازشناسی گفتار. هدف بدست آوردن دنبالة آوایی یک گفتار می‌باشد و این دنبالة آوایی می‌تواند بر اساس واج، سیلاب، کلمه، جمله و ... باشد. بازشناسی گفتار عکس عمل سنتز است و گفتار را به متن تبدیل میکند. اما انجام بازشناسی گفتار به دلیل خاصیت صدای انسانها، دارای پیچیدگی‌های زیادی است. اما اغلب بازشناسی کامل و درست غیر ممکن است. حتی خود انسانها هم نمی‌توانند به طور کامل همه صداها را بفهمند و میزان، درک گوش انسانها حدود 70% می‌باشد. شکل 1-1 ارتباط گفتاری بین انسانها و کامپیوتر را نشان میدهد. به دلیل نقش مهم و کاربردهای فراوانی که بازشناسی گفتار دارد، تحقیقات و مقاله‌های زیادی در این زمینه انجام شده و راه حل‌های متفاوتی پیشنهاد شده است، ولی بازشناسی گفتار کاملاً درست هنوز امکان‌پذیر نمی‌باشد.
بازشناسی گفتار دارای کاربردهای زیادی است. از جمله کاربردهای بازشناسی گفتار، حل مشکل تایپ است، با کمک بازشناسی گفتار میتوان جمله‌ها را یکی پس از دیگری خواند و کامپیوتر آنها را تایپ کند. یکی دیگر از کاربردهای بازشناسی گفتار، حل مشکل صحبت دو فرد مختلف همزبان است. یکی از مشکلات انسانها ارتباط با افرادی است که با زبانهای متفاوت صحبت می‌کنند. ارتباط بدون دانستن زبان مشکل است. و یادگیری یک زبان دیگر کار وقت گیر و پر زحمتی است ولی به کمک بازشناسی گفتار به یادگیری زبانهای مختلف احتیاجی نخواهد بود و میتوان با یک دستگاه کوچک با فردی که با زبان دیگری صحبت میکند، صحبت نمود. یک کامپیوتر کوچک صدای شما را گرفته و به تعدادی از کلمات تبدیل می‌نماید. سپس این کلمات به زبان دیگر ترجمه شده و در نهایت با زبان جدید گفته می‌شوند. دو مرحلة آخر این سیستم جزو مسایل انجام شده گفتار هستند و با کامل نمودن مسئله بازشناسی گفتار بدون دانستن زبانهای دیگر به آنها تکلم نمود.
شکل 1-2 نشان دهنده ارتباط دو فرد با زبانهای مختلف است. یکی از کاربردهای دیگر بازشناسی گفتار، برقراری ارتباط با کامپیوتر است. همان گونه که به انسانهای دیگر دسترس می‌دهید، به کامپیوتر هم میتوان دستور داد و با آن صحبت کرد. یا حتی میتوانید از او بخواهید کاری برایتان انجام دهد.
حتی با کمک بازشناسی گفتار میتوان به انسانهای نابینا و ناشنوا کمک کرد. به طور مثال نابینایان می‌توانند با صحبت کردن و دادن دستور به کامپیوتر با آن کار کنند.
از دستاوردهای جدید بازشناسی گفتار و پردازش مدت کاربرد آن در آموزش‌های زبان دوم می‌باشد. بدین ترتیب که با ایجاد سیستمی‌که قابلیت آشکارسازی خطای تلفظ بین لهجه‌های زبان اصلی و لهجة یک فردی که به زبان دوم فرد سخن می‌گوید، وی را در یادگیری و تصحیح تلفظ و لهجه آن زبان کمک نمی‌کنند.
بازشناسی گفتار می‌تواند برای شرایط مختلفی انجام گیرد. هر کدام از این شرایط می‌توانند باعث مشکل شدن، پیچیدگی بازشناسی شوند. یکی از این شرایط، وابسته بودن بازشناسی به یک گوینده یا مستقل بودن آن از گوینده است. مستقل بودن از گوینده به معنای آن است که بتوان کار بازشناسی را برای هر فرد انجام داد. از دیگر شرایط بازشناسی گسسته یا پیوسته بودن گفتار است. راحتی بازشناسی گفتار گسسته، داشتن ابتدا و انتهای عصر کلمه یا اساساً خود کلمه یا همان واحد آوایی می‌باشد. همچنین از دیگر شرایطی که در بازشناسی مطرح است،تعداد واژگان می‌باشد. یعنی بازشناسی گفتار برای چه تعداد کلمه‌ای صورت می‌پذیرد.
هدف از انجام پروژة فوق در ابتدا بازشناسی کلمات گسسته قرانی و در مرحلة دوم ارزیابی نحوة بیان و تلفظ کلمات قرآنی می‌باشد. از آنجائیکه برای مقایسه بین کلمة ادا شده توسط کاربر و صدای استاد باید یک سیستم بهینه وجود داشته باشد. در مرحلة اول سعی می‌کنیم، سیستم را به حالت بهینه خود برسانیم و سپس پارامترهای این سیستم جهت انجام مرحلة دوم استفاده کنیم.
اما چون در هنگام ارزیابی نحوة بیان کلمه قرآنی، کلمه مورد نظر از قبل مشخص است، بناباین در مرحله دوم احتیاجی به بازشناسی گفتار نمی‌باشد.
در بخش اول برای بهتر درک کردن مفهوم بازشناسی به بررسی سیستم تولید صوت و شنوایی انسان می‌پردازیم. سپس وارد مفاهیم بازشناسی گفتار خواهیم شد. در این مرحله روشهای جداسازی سیگنال زمینه از روی سیگنال صحبت مورد بررسی قرار می‌گیرد. سپس نحوة استخراج ماتری ضرائب کپستروم و در نهایت بازشناسی گفتار بوسیلة الگوریتم انحراف زمانی پویا (DTU) و مدل مخفی مارکوف مورد بررسی قرار می‌گیرد.
پس از آشنایی با ابزارهای بازشناسی گفتار، نحوة پیاده سازی الگوریتم‌های فوق ذکر خواهد شد. بعد از راه‌اندازی سیستم بازشناسی گفتار کلمات مقطع، بوسیلة الگوریتم DTN مشاهده شد نرخ بازشناسی گفتار پائینی است و حدود %47 می‌باشد. از این رو در جهت بهبود پارامترهای سیستم و بهینه کردن آن در مراحل بازشناسی و پارامترهای آن تغییراتی داده شد، که به ذکر آنها پرداخته خواهد شد.
پس از بهینه کردن پارامترهای سیستم بازشناسی گفتار و رسانیدن نرخ بازشناسی گفتار به 99% برای 20 کلمه قرآنی الگوریتم‌های ارزیابی نحوة بیان بوسیلة روش DTA بحث خواهد شد.
در بخش انتهایی به بررسی مدل مخفی مارکوف خواهیم پرداخت. سپس مراحل پیاده سازی الگوریتم فوق بوسیلة نرم افزار و نکات عملی آن گفته خواهد شد. در نهایت سیستم بازشناسی گفتار کلمات مقطع قرآنی و نحوة پیاده سازی آن مورد بررسی قرار خواهد گرفت و در مرحلة بعدی الگوریتم ارزیابی نحوة بیان بوسیلة ذکر خواهد شد.
