An lisis y s ntesis de voz mediante ordenador
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Análisis y síntesis de voz mediante ordenador. Objetivos. Aprender como “se forma” la voz y sus características principales. Adquirir una idea básica del procesamiento mediante computador.

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Análisis y síntesis de voz mediante ordenador

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Presentation Transcript


An lisis y s ntesis de voz mediante ordenador

Análisis y síntesis de voz mediante ordenador


Objetivos

Objetivos

  • Aprender como “se forma” la voz y sus características principales.

  • Adquirir una idea básica del procesamiento mediante computador.

  • Tener una idea básica sobre en que se basa el reconocimiento del habla y que técnicas son utilizadas para llevarlo a cabo.

  • Conocer el estado actual de tecnologías de interacción como la síntesis o el reconocimiento de voz.

  • Ver las aplicaciones actuales de esta tecnología y sus futuros usos.


Contenidos

Contenidos

  • Historia de estas tecnologías

  • El concepto de voz

  • Procesamiento digital

  • Reconocimiento de voz

    • Introducción

    • Modelado del tracto vocal

    • Preprocesado de la señal de voz

    • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Alineamiento temporal (DTW)

    • Cuantificación vectorial


Contenidos1

Contenidos

  • Síntesis de la voz

    • Introducción

    • Sistemas de respuesta oral Vs convertidores texto-voz

    • Conversión texto-voz

    • Generación de la base de unidades

  • Aplicaciones

    • Aplicaciones


Contenidos2

Contenidos

  • Historia de estas tecnologías

  • El concepto de voz

  • Procesamiento digital

  • Reconocimiento de voz

    • Introducción

    • Modelado del tracto vocal

    • Preprocesado de la señal de voz

    • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Alineamiento temporal (DTW)

    • Cuantificación vectorial


Historia del reconocimiento

Historia del reconocimiento

  • Los inicios: años 50•Bell Labs .... Reconocimiento de dígitos aislados monolocutor•RCA Labs .... Reconocimiento de 10 sílabas monolocutor•University College in England .... Reconocedor fonético•MIT Lincoln Lab .... Reconocedor de vocales independiente del hablante

  • Los fundamentos: años 60•Comienzo en Japón (NEC labs)

  • Las primeras soluciones: años 70, el mundoprobabilístico•Reconocimiento de palabras aisladas•LPC, programación dinámica•IBM: inicio proyecto reconocimiento de grandes vocabularios•Gran inversión en los USA: proyectos DARPA


Historia del reconocimiento1

Historia del reconocimiento

  • Reconocimiento del Habla Continua: años 80, expansión•Algoritmos para el habla continua y grandes vocabularios•Explosión de los métodos estadísticos: Modelos Ocultos de Markov•Introducción de las Redes Neuronales en el reconocimiento de voz

  • Empieza el negocio: años 90, primeras aplicaciones•Ordenadores y procesadores baratos y rápidos•Sistemas de dictado•Integración entre reconocimiento de voz y procesado del lenguaje natural

  • Actualidad, integración en el S.O.•Integración teléfono y Voice Web browsers •VoiceXML estandard•Sistema V2C (interacción voz-radio, voz-teléfono, voz-navegador)


Historia de la s ntesis

Historia de la síntesis

  • Síntesis del Habla: Comienzos tempranos•El Papa Silvestre II (1003), Alberto Magno (1198-1280) y Roger Bacon (1214-1294) crearon ejemplos tempranos de 'cabezas parlantes'.

  • Fijación de las bases: siglo XIX, modelado de la voz•En 1779, el científico danés Christian Gottlieb Kratzenstein, que trabajaba en esa época en la Academia Rusa de las Ciencias, construyó modelos del tracto vocal que podían producir las cinco vocales largas (a, e, i, o, u).

  • Y por fin: siglo XX, síntesis mediante computador•En los años 30, los laboratorios Bell Labs desarrollaron el VOCODER, un analizador y un sintetizador del habla operado por teclado.

    •El primer sistema de síntesis computerizado años 50, y el primer sistema completo texto a voz años 60.

    •Años 90 grandes avances en la síntesis debido principalmente al rápido desarrollo de los ordenadores.


Contenidos3

Contenidos

  • Historia de estas tecnologías

  • El concepto de voz

  • Procesamiento digital

  • Reconocimiento de voz

    • Introducción

    • Modelado del tracto vocal

    • Preprocesado de la señal de voz

    • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Alineamiento temporal (DTW)

    • Cuantificación vectorial


El concepto de voz

El concepto de voz

  • Sistema fonador humano

    • Onda de presión acústica originada voluntariamente a partir de los movimientos de la estructura anatómica del sistema fonador.

    • Los distintos sonidos se producen al pasar el aire emitido por los pulmones, a través de todo el sistema de producción, en una determinada posición de cada parámetro articulatorio.

    • Este sistema puede modelarse como un filtro, cuya función de transferencia depende del sonido articulado. La entrada al filtro se puede modelar mediante una señal de excitación, que se corresponde con el paso del aire generado por los pulmones a través de la tráquea y las cuerdas vocales, y también será dependiente del sonido generado.


El concepto de voz1

El concepto de voz

  • Clasificación de sonidos

    • Sonidos sonoros En ellos las cuerdas vocales vibran y el aire pasa a través del tracto vocal sin impedimentos importantes.

    • Sonidos sordos En ellos las cuerdas vocales no vibran y existen restricciones importantes al paso del aire que proviene de los pulmones, por lo que son de amplitud menor y normalmente de naturaleza más ruidosa que los sonoros.


El concepto de voz2

El concepto de voz

  • Análisis frecuencial (I)

    • La señal de voz es limitada en banda, a unos 8 kHz. Sin embargo, la mayor parte de la información se encuentra en los primeros 4 kHz, que es aproximadamente el ancho de banda utilizado en las comunicaciones por vía telefónica.

Sonido sordo

Sonido sonoro


El concepto de voz3

El concepto de voz

  • Análisis frecuencial (II)

    • De las figuras de antes se pueden sacar varias conclusiones:

      • La periodicidad del fonema /u/. (Hay que recordar que la presencia de armónicos en el espectro indica cierta periodicidad de la señal).

      • El margen habitual del valor del pitch para locutores masculinos adultos del valor del pitch es de 50 a 250 Hz, mientras que para locutoras se encuentra entre 120 y 500 Hz.

      • Existencia de resonancias o zonas enfatizadas (formantes), en el espectro de los sonidos sonoros, por ejemplo las vocales, esto permite identificar a la vocal a partir de sus formantes.

        • Nota: para formar el triángulo vocálico solo se requiere dos formantes.


El concepto de voz4

El concepto de voz

  • Análisis frecuencial (II)

    • Triángulo vocálico castellano


Contenidos4

Contenidos

  • Historia de estas tecnologías

  • El concepto de voz

  • Procesamiento digital

  • Reconocimiento de voz

    • Introducción

    • Modelado del tracto vocal

    • Preprocesado de la señal de voz

    • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Alineamiento temporal (DTW)

    • Cuantificación vectorial


Procesamiento digital

Procesamiento digital

  • Fase 1ª - Digitalización de voz

    • El procesamiento digital de señal mediante un DSP, ordenador, etc., requiere previamente la conversión de la señal acústica a eléctrica mediante un micrófono, y la conversión de la señal analógica resultante a señal digital. Por otra parte, para restaurar o generar señal audible a partir de un sistema digital, será necesaria la conversión digital a analógica, su amplificación, y su radiación mediante un altavoz.

    • Etapas de digitalización:

      • Recogida de información mediante un transductor.

      • Filtrado antialiasing.

      • Muestreo (Teorema de Nyquist).


Procesamiento digital1

Procesamiento digital

  • Fase 2ª - Codificación de voz

    • Las técnicas de codificación de voz pretenden reducir el volumen de información necesario para almacenar o transmitir una señal de voz, de forma que la pérdida de calidad de la señal decodificada respecto a la señal sin comprimir sea lo menor posible. Por supuesto, deberá mantenerse la inteligibilidad del mensaje, y existirá un compromiso calidad versus tabla de compresión, complejidad computacional, etc.

    • Tipos de codificación:

      • Codificación de forma de onda: intentan reproducir fielmente la forma de la onda de la señal a codificar

      • Codificación paramétrica(*): se basan en un modelo de producción del habla, e intentan reproducir en el proceso de decodificación una señal que al escucharla se parezca a la original, aunque existan distorsiones en la forma de onda generada.

        • (*)Nota: en el reconocimiento de voz, la codificación paramétrica es ampliamente utilizada.


Contenidos5

Contenidos

  • Historia de estas tecnologías

  • El concepto de voz

  • Procesamiento digital

  • Reconocimiento de voz

    • Introducción

    • Modelado del tracto vocal

    • Preprocesado de la señal de voz

    • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Alineamiento temporal (DTW)

    • Cuantificación vectorial


Reconocimiento de voz

Reconocimiento de voz

  • Introducción

    • El reconocimiento de la voz constituye una parte importante del tratamiento del habla.

    • Las técnicas de reconocimiento más desarrolladas son aquellas comúnmente usadas para el idioma inglés, las cuales incluyen el Análisis de Predicción Lineal (LPC) y el Alineamiento Temporal (DTW)

    • Tipos de enfoque en el reconocimiento:

      • Reconocer palabras aislados: las palabras se pronuncian entre pausas pequeñas de tal forma que el procesamiento se realiza teniendo como unidades lingüísticas las palabras de un vocabulario específico.

      • Reconocer palabras conectadas: las palabras se pronuncian sin pausas (habla normal) de tal forma que el reconocimiento se lleva a cabo basándose en la coincidencia de palabras aisladas de referencia.

      • Reconocer fonemas y difonos (reconocimiento continuo de voz):basada en la separación de la señal de voz en estas unidades lingüísticas, para su posterior análisis.


Reconocimiento de voz1

Reconocimiento de voz

  • Introducción

    • Ventajas/Desventajas de los diferentes tipos de reconocedores

      • La complejidad de los reconocedores mediante fonemas es bastante mayor en comparación con los de palabras aisladas.

      • Los reconocedores de palabras aisladas no permiten vocabularios medianamente extensos (<50 palabras), debido principalmente al alto coste de memoria, que esta técnica requiere. Mientras que los reconocedores de fonemas permiten una mayor extensión del vocabulario a reconocer.

        • Palabras del vocabulario castellano: 300000 palabras

        • Fonemas existentes en el castellano: 37 fonemas

      • Una limitación del reconocedor de palabras aisladas es tener que “dictar”, de forma aislada, cada palabra del texto a reconocer.


Contenidos6

Contenidos

  • Historia de estas tecnologías

  • El concepto de voz

  • Procesamiento digital

  • Reconocimiento de voz

    • Introducción

    • Modelado del tracto vocal

    • Preprocesado de la señal de voz

    • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Alineamiento temporal (DTW)

    • Cuantificación vectorial


Reconocimiento de voz2

Reconocimiento de voz

  • Modelado del tracto vocal (I)

    • Como ya se vio, existen dos tipos de señales, que pueden describir el proceso del habla:

      • Sonidos sonoros

        • Alta energía

        • 300-4000 Hz

        • Cierta periodicidad

        • Matemáticamente modelables como un tren de impulsos

      • Sonidos sordos

        • Baja energía

        • Componente frecuencial uniforme

        • Cierta aleatoriedad

        • Matemáticamente modelables como un ruido blanco


Reconocimiento de voz3

Reconocimiento de voz

  • Modelado del tracto vocal (II)

    • Teniendo presente la clasificación anterior y que el tracto vocal modelado se manifiesta como un filtro variable en el tiempo, en el que únicamente existen dos posibles señales de entrada (sonoras o sordas), se puede hacer el siguiente sistema:


Contenidos7

Contenidos

  • Historia de estas tecnologías

  • El concepto de voz

  • Procesamiento digital

  • Reconocimiento de voz

    • Introducción

    • Modelado del tracto vocal

    • Preprocesado de la señal de voz

    • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Alineamiento temporal (DTW)

    • Cuantificación vectorial


Reconocimiento de voz4

Reconocimiento de voz

  • Preprocesado de la señal de voz

    • En esta fase se modifica a la señal de voz para facilitar su posterior análisis.

    • Etapas:

    • 1ª - Preénfasis

    • 2ª - Segmentación y enventanado


Reconocimiento de voz5

Reconocimiento de voz

  • Preprocesado de la señal de voz

    • 1ª- Preénfasis

      • La etapa de preénfasis se realiza con el propósito de suavizar el espectro y reducir las inestabilidades del cálculo asociadas con las operaciones aritméticas de precisión finita.

        Básicamente esta etapa consiste en un filtro digital de primer orden, cuya ecuación y repuesta en frecuencia corresponde a:


Reconocimiento de voz6

Reconocimiento de voz

  • Preprocesado de la señal de voz

    • 2ª- Segmentación y enventanado

      • La siguiente etapa del preprocesado, consiste en la segmentación de la señal de voz en tramas de 20 ó 30 mseg, con un desplazamiento típico de 10 mseg.


Reconocimiento de voz7

Reconocimiento de voz

  • Preprocesado de la señal de voz

    • 2ª- Segmentación y enventanado

      • Por último a cada trama generada se le aplica una ventana de Hamming, que elimina los problemas causados por los cambios rápidos de la señal en los extremos de cada trama de voz.


Contenidos8

Contenidos

  • Historia de estas tecnologías

  • El concepto de voz

  • Procesamiento digital

  • Reconocimiento de voz

    • Introducción

    • Modelado del tracto vocal

    • Preprocesado de la señal de voz

    • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Alineamiento temporal (DTW)

    • Cuantificación vectorial


Reconocimiento de voz8

Reconocimiento de voz

  • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Una de las técnicas más usadas en el procesamiento de señales de voz viene a ser el análisis de predicción lineal. Esta técnica permite parametrizar una señal con un número pequeño de patrones, además de no requerir demasiado tiempo de procesamiento, con lo que hace de este análisis una herramienta bastante potente.

    • Ecuación del filtro FIR (I)

      • Donde:

        • x[n] corresponde a la señal de entrada del filtro, que podrá ser un tren de impulsos o ruido.

        • G ganancia del filtro

        • y[n] salida del filtro.


Reconocimiento de voz9

Reconocimiento de voz

  • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Ecuación del filtro FIR (II)

      • Observaciones de importancia:

        • El modelo matemático expuesto establece que el tracto vocal puede modelarse mediante un filtro digital siendo los parámetros los que determinan la función de transferencia. El problema consiste en, dado un segmento de palabra, extraerle sus parámetros que en este caso vienen a ser los coeficientes del filtro.

        • También hay que tener en cuenta que un tren de impulsos a la entrada, producirá señales sonoras mientras que un ruido aleatorio producirá señales no sonoras a la salida del filtro.

        • El filtro viene a representar el modelo del tracto vocal.

    • Función de transferencia del filtro FIR


Reconocimiento de voz10

Reconocimiento de voz

  • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Función de transferencia del filtro FIR

      • Donde:

        • x[n] corresponde a la señal de entrada del filtro, que podrá ser un tren de impulsos o ruido.

        • G ganancia del filtro

        • y[n] salida del filtro.


Reconocimiento de voz11

Reconocimiento de voz

  • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Autocorrelación

      • La función de autocorrelación proporciona una medida de la correlación de la señal con una copia desfasada en el tiempo de si mismo. De aquí se extraen los p coeficientes de autocorrelación.

      • Estos coeficientes son utilizados para calcular los coeficientes ak del filtro FIR descrito antes. Para calcularlos se utiliza el algoritmo de Levinson-Durbin, que permite resolver estas ecuaciones de forma eficiente.


Contenidos9

Contenidos

  • Historia de estas tecnologías

  • El concepto de voz

  • Procesamiento digital

  • Reconocimiento de voz

    • Introducción

    • Modelado del tracto vocal

    • Preprocesado de la señal de voz

    • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Alineamiento temporal (DTW)

    • Cuantificación vectorial


Reconocimiento de voz12

Reconocimiento de voz

  • Alineamiento temporal (DTW)

    • La siguiente etapa del análisis viene a ser la que se encarga se realizar la comparación de patrones acústicos. Esta técnica tiene en cuenta la variación en la escala de tiempo de dos palabras a comparar.

      • Que problema se intenta resolver con el DTW?

        • El problema que se presenta cuando se pronuncia una palabra es que esta no siempre se realiza a la misma velocidad, lo que produce importantes distorsiones.

      • Como resolverlo?

        • La forma de resolver este problema se realiza mediante algoritmos de programación dinámica.


Contenidos10

Contenidos

  • Historia de estas tecnologías

  • El concepto de voz

  • Procesamiento digital

  • Reconocimiento de voz

    • Introducción

    • Modelado del tracto vocal

    • Preprocesado de la señal de voz

    • Análisis de predicción lineal (LPC)

    • Alineamiento temporal (DTW)

    • Cuantificación vectorial


Reconocimiento de voz13

Reconocimiento de voz

  • Cuantificación vectorial

    • Las técnicas de parametrización de la señal vocal se realizan tomando una secuencia de ventanas de tiempo, cada una de las cuales es representada por un número p de parámetros.

      La idea principal de la cuantificación vectorial es particionar el espacio vectorial en sectores, cada uno de los cuales será representado por un solo vector que puede ser el centroide. El conjunto de centroides viene a ser el libro índice (codebook) que conforman los niveles de cuantificación y a cada una se le asignará una etiqueta o una dirección.

      El funcionamiento básico de esta técnica se basa en la comparación de un vector de entrada, con los vectores del codebook, intentando minimizar la distancia entre ambos vectores. La decisión se toma según un umbral de distorsión. Si resulta mayor se vuelve a comparar hasta que la de distancia total sea inferior al umbral.


Reconocimiento de voz14

Reconocimiento de voz

  • Esquema de un reconocedor de cuantificación vectorial


Contenidos11

Contenidos

  • Síntesis de la voz

    • Introducción

    • Sistemas de respuesta oral Vs convertidores texto-voz

    • Conversión texto-voz

    • Generación de la base de unidades

  • Aplicaciones

    • Aplicaciones


S ntesis de la voz

Síntesis de la voz

  • Introducción

    • La forma más habitual de comunicación entre las personas y las máquinas suele ser a través de una pantalla o visualizador, en la que el usuario lee una determinada información. Sin embargo, resulta más agradable poder recibir ciertas informaciones de la misma manera que nos comunicamos entre personas: mediante una comunicación oral en nuestro propio idioma.

    • Características a tener en cuenta de un sintetizador:

      • Inteligibilidad: Está relacionada con la facilidad para comprender la señal oral. Normalmente se acostumbra a relacionar la inteligibilidad con el procesado segmental.

      • Calidad: Es un indicador de la “naturalidad” de los sonidos. Se acostumbra a relacionar con el procesado prosódico o suprasegmental (conjunto factores que afectan la pronunciación de una manera global, como la entonación, el ritmo y la intensidad del habla).


Contenidos12

Contenidos

  • Síntesis de la voz

    • Introducción

    • Sistemas de respuesta oral Vs convertidores texto-voz

    • Conversión texto-voz

    • Generación de la base de unidades

  • Aplicaciones

    • Aplicaciones


S ntesis de la voz1

Síntesis de la voz

  • Sistemas de respuesta oral versus convertidores texto-voz

    • Tipos:

      • Sistemas de respuesta oral

        • Basados en la reproducción de segmentos de voz grabados previamente. Por ejemplo, en el caso de información de telefónica.

      • Convertidores texto-voz

        • Sistemas capaces de convertir cualquier cadena de texto de entrada a una señal de voz.

    • Ventajas/Desventajas

      • Los sistemas de respuesta oral solo permiten sintetizar un número muy limitado de frases, mientras que los sintetizadores permiten un cualquier frase de entrada.

      • Los convertidores texto-voz son más complejos, pero ofrecen una mayor flexibilidad.

      • Los sistemas de respuesta oral requieren un menor gasto de memoria.


Contenidos13

Contenidos

  • Síntesis de la voz

    • Introducción

    • Sistemas de respuesta oral Vs convertidores texto-voz

    • Conversión texto-voz

    • Generación de la base de unidades

  • Aplicaciones

    • Aplicaciones


S ntesis de la voz2

Síntesis de la voz

  • Conversión texto-voz

    • Consideraciones a tener en cuenta:

      • La redundancia del lenguaje, facilita la comprensión global del mensaje.

      • Se busca que la voz sintetizada tenga una buena entonación y ritmo, para que sea agradable escucharla.

      • Cada idioma presenta diferentes módulos lingüísticos y bases de unidades.


S ntesis de la voz3

Síntesis de la voz

  • Conversión texto-voz. Esquema del sintetizador


S ntesis de la voz4

Síntesis de la voz

  • Conversión texto-voz. 1ª - Etapa: Análisis del texto

    • Función:

      • Realiza la conversión de los símbolos fonéticos que integran el texto escrito, usando reglas gramaticales propias del lenguaje.


S ntesis de la voz5

Síntesis de la voz

  • Conversión texto-voz. 2ª - Etapa: Generación de prosodia

    • Función:

      • Genera la señal acústica a partir de los parámetros extraídos en los bloques anteriores.


S ntesis de la voz6

Síntesis de la voz

  • Conversión texto-voz. 3ª - Etapa: Síntesis de la voz

    • Función:

      • Se divide en dos bloques:

        • Control suprasegmental: Trata la entonación de la frase en su conjunto.

        • Control segmental: controla la micromelodía, o fenómenos locales de coarticulación, acentuación,...


Contenidos14

Contenidos

  • Síntesis de la voz

    • Introducción

    • Sistemas de respuesta oral Vs convertidores texto-voz

    • Conversión texto-voz

    • Generación de la base de unidades

  • Aplicaciones

    • Aplicaciones


S ntesis de la voz7

Síntesis de la voz

  • Generación de las bases de unidades. Unidades


S ntesis de la voz8

Síntesis de la voz

  • Generación de las bases de unidades. Unidades. Ejemplo


S ntesis de la voz9

Síntesis de la voz

  • Generación de las bases de unidades

    • Existen dos maneras de obtenerlas:

      • Circuitos integrados (SP0256-AL2), que incorporan una serie de alófonos en una memoria ROM.

      • Mediante registros propios consiste en la grabación de un conjunto de unidades para utilizarlas posteriormente. (Demasiado tiempo y bastante trabajo).


Contenidos15

Contenidos

  • Síntesis de la voz

    • Introducción

    • Sistemas de respuesta oral Vs convertidores texto-voz

    • Conversión texto-voz

    • Generación de la base de unidades

  • Aplicaciones

    • Aplicaciones


Aplicaciones

Aplicaciones

  • Aplicaciones del reconocimiento de la voz:

    • Dictado automático

    • Control por comandos

    • Sistemas portátiles

    • Sistemas diseñados para discapacitados


Aplicaciones1

Aplicaciones

  • Aplicaciones de la síntesis:

    • Revisar grandes volúmenes de texto

    • Confirmación de órdenes y selecciones

    • Operar bajo condiciones en las que una visualización no es práctica

    • Oír el correo electrónico por teléfono


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