Prepoznavanje govora

Teorijska nastava

Modelovanje govora. Obrada akustičkog signala. Odabiranje, A/D konverzija i uokviravanje. Filtriranje i upotreba prozorske funkcije. Furijeova transformacija i spektar snage ulaznog signala. Promena frekventne ose i filtriranje po mel skali. Prelaz u logaritamski domen. Inverzna kosinusna transformacija, kepstralni koeficijenti i njihovi vremenski parametri. Vektori svojstava akustičkog signala. Markovljevi modeli. Skriveni Markovljevi modeli (HMM). Mešavine Gausovih raspodela. Akustički modeli. Fonetsko modelovanje. Robusnost u odnosu na okolinu (buka, šum, eho). Polukontinualni HMM, vezivanje stanja i klasterovanje. Treniranje HMM-a. Baum-Welch i Forward-Backward algoritmi. Normalizacija govora. Jezički modeli. N-gram usrednjavanje. Osnovna pretraživanja. Vremenski sinhrono Viterbi Beam pretraživanje. Stack i A* pretraživanje. Rad sa velikim rečnikom. Pretraživanje po stablu sa jezičkim modelima. Pretraživanje na osnovu gramatike. N-multipass pretraživačke strategije. Upotreba neuralnih mreža i dubokih neuralnih mreža. Hibridni sistemi dubokih neuralnih mreža i HMM.

Praktična nastava

Analiza spektrograma pomoću softvera za rad sa zvučnim signalom. Implemetacija softvera koji može da snima govor. Algoritmi kompresije zvučnog signala. Obrada dobijenog signala, odsecanje, filtriranje i sl. Implementacija i primena (brze) Furijeove transformacije. Implementacija sistema za prepoznavanje govora koji jeste / nije vezan za govornika i formiranje testova za pokazivanje korektnosti rada sistema. Implementacija i testiranje HMM sistema, kao i pretraživačkih algoritama. Rad sa dubokim neuralnim mrežama i njihovo kombinovanje sa klasičnim sistemima za prepoznavanje govora.