روشی جدید در بازشناسی مقاوم گفتار مبتنی بر دادگان مفقود با استفاده از شبکه عصبی دوسویه

عملکرد سیستم های بازشناسی گفتار زمانی که گفتار توسط نویز تخریب شده باشد، به شدت کاهش می یابد. یکی از روش های رایج برای مقاوم سازی سیستم های بازشناسی گفتار استفاده از روش دادگان مفقود است در این روش مولفه هایی از نمایش زمانی- فرکانسی گفتار (اسپکتروگرام) که نسبت سیگنال به نویز (SNR) آنها از یک آستانه کمتر است، بعنوان مولفه های نامعتبر یا مفقود برچسب دهی می شوند. این مولفه ها با استفاده از مولفه های معتبر و اطلاعات آماری که نسبت به دادگان تمیز، تخمین زده شده و جایگزین می شوند. در این مقاله الگوی ویژگی های مفقود با دیدگاهی نو به عنوان مسئله جبران سازی دادگان مطرح می شود. به اینصورت که با استفاده از شبکه عصبی دوسویه و انجام یک سری پردازش های غیرخطی و دوطرفه (جلوسو و برگشتی) از دانش نهفته در مدل، ناشی از یادگیری هم-زمان گفتار تمیز و نویزی بهره گرفته، بردارهای بازنمایی گفتار در جهت افزایش صحت بازشناسی آواها بهبود می یابند. در این روش نیازی به شناسایی مولفه های مفقود که یک بحث چالش برانگیز در حوزه بازشناسی مقاوم گفتار مبتنی بر دادگان مفقود است نمی باشد بلکه بازسازی در جهت هرچه شبیه تر شدن تمامی مولفه ها (خواه معتبر باشد خواه نامعتبر) به مولفه های گفتار تمیز صورت می گیرد و این یک برتری بسیار چشمگیری است که در این تحقیق حاصل شده است؛ نتایج مقایسه این دو روش نشان می دهد که با استفاده از روش دادگان مفقود، 2/4 درصد بهبود برای صحت بازشناسی گفتار نویزی با نسبت سیگنال به نویز dB0 حاصل شده درحالیکه با استفاده از روش مبتنی بر شبکه عصبی دوسویه، 5/8 درصد بهبود برای همان نسبت سیگنال به نویز به دست آمده است.