3.1 Распознавание по образцу

Если у Вас есть современный мобильный телефон, то, скорее всего, одна из систем распознавания речи уже лежит в Вашем кармане. Такая система предназначена для ускоренного выбора абонентов из записной книжки мобильного телефона с помощью голоса. Как это работает? При добавлении нового контакта в записную книжку Вам предоставляется возможность ввести голосовую метку, идентифицирующую этот контакт, например, произнести в телефон имя или фамилию абонента. Возможно, придется сделать это два или три раза. Теперь, чтобы позвонить абоненту, достаточно нажать одну из кнопок, расположенных на корпусе мобильного телефона, и произнести голосовую метку. Номер абонента будет выбран из записной книжки, после чего мобильный телефон попытается установить с абонентом связь.

Помимо мобильного телефона, существуют и другие устройства с подобным голосовым управлением, например, компьютерные клавиатуры. Они оборудуются встроенным микрофоном и позволяют назначить голосовые метки определенным клавишам, комбинациям клавиш или последовательностям клавиш. Разработчики клавиатур с голосовым интерфейсом утверждают, что с его помощью можно ускорить ввод информации, однако качество распознавания голосовых меток зависит, например, от общего уровня шума в комнате.

Технология распознавания фрагментов по заранее записанным образцам применяется и во многих программах, позволяющих подключить голосовое управление к операционной системе Microsoft Windows и ее приложениям. При использовании этих программ Вы сможете запускать приложения, переключаться между ними, выбирать строки из меню и щелкать кнопки диалоговых окон, отдавая голосовые команды и не притрагиваясь руками к клавиатуре или мыши. Возможно, такие программы и не намного ускорят работу с приложениями для обычных людей, но они отчасти помогут инвалидам, неспособным использовать стандартные средства общения с компьютером.

Эта технология работает достаточно хорошо, если телефоном пользуется только один человек, а общее количество голосовых меток не превышает десяток-другой. Если Вы «обучите» свое устройство реагировать на Ваш голос, то только Вы и сможете пользоваться речевыми метками. Таким образом, эти системы относятся к классу систем, зависимых от диктора. Впрочем, этот недостаток есть и у многих более совершенных систем распознавания речи, основанных на выделении из речи лексических элементов.

3.2 Выделение лексических элементов

Проводя осциллографические исследования, невозможно выделить из речи фонемы и аллофоны, анализируя только форму огибающей звукового сигнала. Нельзя ограничиться составлением базы данных из записей звуковых сигналов всех фонем, аллофонов и других лексических элементов для последующего сравнения формы сигналов в процессе распознавания. Здесь нужны более сложные методы.

3.3 Предварительная обработка звуковых сигналов

Перед тем как предпринимать попытки распознавания речи, нужно выполнить предварительную обработку речевого сигнала. В ходе этой обработки следует удалить шумы и посторонние сигналы, частотный спектр которых находится вне спектра человеческой речи. Такую обработку можно выполнить при помощи аналоговых или цифровых полосовых фильтров. Отфильтрованный звуковой сигнал нужно оцифровать, выполнив аналого-цифровое преобразование.

Всю предварительную обработку звукового сигнала можно сделать при помощи стандартного звукового адаптера, установленного в компьютере. Дополнительная цифровая обработка звукового сигнала (например, частотная фильтрация) может выполняться центральным процессором компьютера. Таким образом, при использовании современных персональных компьютеров системы распознавания речи не требуют для своей работы какого-либо специального аппаратного обеспечения.

Важным этапом предварительной обработки входного сигнала является нормализация уровня сигнала. Это позволяет уменьшить погрешности распознавания, связанные с тем, что диктор может произносить слова с разным уровнем громкости. Однако, если входной звуковой сигнал имеет слишком малый уровень громкости, то после нормализации может появиться шум. Поэтому для успешной работы системы распознавания речи необходимо отрегулировать оптимальным образом чувствительность микрофона. Чрезмерная чувствительность может привести к нелинейным искажениям сигнала и, как следствие, к увеличению погрешности распознавания речи.