Merkmals Gewinnung

Aufgaben

für Version 1

  • Auswahl der Merkmale
    • Welches Verfahren? (LPC)
    • Wieviele Merkmale? (16)
    • Ableitungen? (nein)
  • Kommunikation mit der Datenaufnahme und dem Ähnlichkeitsvergleich
    • File
    • Pipe
    • Sockets
  • Datenbank zur Abspeicherung von Merkmalsfiles

spätere Aktivitäten

  • Vergleich verschiedener Verfahren, Merkmalsart, Merkmalsanzahl

Ergebnisse(22.04.04)

  • HCopy Bedienung

Probleme(22.04.04)

  • Parametern Bestimung (Absprache mit Gruppe 3?)
  • Begriffsklärung(lpc, mfc)

To Do(22.04.04)

  • Experementierplan erstellen für die Parameternbestimmung
  • Tool für Fileerzeugung für die Signale
  • Einbindung mit der Gruppe3
  • Fileconvension

engl. Feature Extraction

Um Sprechproben zu unterscheiden, verwendet der Klassifizierer mehrere Merkmale der Probe und vergleicht diese mit den Merkmalen einer Vergleichsprobe. Merkmalsgewinnung ist also der Prozess, der geeignete Merkmale im Sprachsignal misst und diese in Form von numerischen Werten ausgibt. Typischerweise erzeugt die Merkmalsgewinnung zu einem Signal einen Vektor, der sich aus den ermittelten Werten der einzelnen Merkmale zusammensetzt.

Ein haeufig verwendetes Merkmal ist der Energiegehalt eines Signals. Wichtiger als die Gesamtenergie ist hierbei die Energieverteilung auf die im Signal enthaltenen Frequenzen. Diese kann mit der FourierTransformation gewonnen werden.

Ein typisches HCopy konfigurationsfile:

# Wave -> LPREF config file

SOURCEFORMAT = HTK

TARGETKIND = LPREFC_E_D_A

TARGETRATE = 100000

WINDOWSIZE = 250000

LPCORDER = 20

SAVECOMPRESSED = F

SAVEWITHCRC = F

USEHAMMING = T

PREEMCOEF = 0.97

ENORMALIZE = F

ADDDITHER = 0.2

-- DavidDannberg -- 02 Apr 2004
  • ttt: Merkmalsvektordatei

Warning: Can't find topic SpeakerId.WebLeftBarExample

 
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