Sprachsignalverarbeitung Cristina Vertan. 30.10.2002Sprachsignalverarbeitung2 Quellsprachliche...

Sprachsignalverarbeitung

Cristina Vertan

30.10.2002 Sprachsignalverarbeitung 2

Quellsprachliche Eingabe (Text)

Zielsprachliche Ausgabe (Text)

MÜ - System

Spracherkenner

Sprachsyntheser

Quellsprachliche

Eingabe (Signal)

Zielspraclcihe Ausgabe (Signal)

?


Wozu Sprachsignalverarbeitung

• Gesprochene Sprache ist den meist benutzte Kommunikationmöglichkeit.

• In Mensch-Maschine Kommunikation sind alle andere Mitteln (Tastatur, Maus) künstlich

• neue Alltag-Kommunikationsmitteln (Handy) die auch Computer-Technologie benutzen können.

• Anwendungen für Behinderte

• Steureung-Systeme in Situationen wo keine andere Ein/Ausgaben nicht möglich sind (Medizin, Auto-Reparatur, Autotelefon)


Spracherkennung

• Hauptprobleme der Spracherkennung• Komponnente eines Spracherkennungsystems• Spracherkennung und MÜ


Hauptprobleme der Spracherkennung -1-

• Die Aussprache (akustische Realisierung) eines Lautes kann von einer Äußerung zur anderen stark variieren auch für:– dasselbe Wort und

– desselben Sprecher

• Die Sprechgeschwindigkeit kann stark schwanken

• Koartikulation: die akustische Realisierung eines Lautes hängt im allgemeinen von den vorangegangenen und nachfolgenden Lauten ab


Hauptprobleme der Spracherkennung -2-

• Im (kontinuierlichen) Rederfluß gibt es keine eindeutigen Laut- und Wortgrenzen

• In der praktischen Anwendung kommen Störungen (Bürolärm, Fahrgeräusche, Rauschen der Telefonleitung) hinzu.

• Gesprochene Sprache enthält auch oft eine prosodische Komponente

30.10.2002 Sprachsignalverarbeitung 7Erkannte Wortfolge

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Architektur eines Spracherkenners

FFT

Merkmalextraktion

Signalanalyse

Aussprachlexikon

Phoneminventar

Akustisches Modell

Trigrammstatistik

Linguistisches Modell

Globale suche

Digitalisierte Sprachsignal


Signalanalyse -1-

• Schallwellen = analoge Signale• digitalisiert• Ziel: Generierung einer parametrische Repräsentation

des Sprachsignals die:– so kompakt wie möglich ist– zur Erkennung notwendige Informationen enthält

• 2 aufeinanderfolgende Stufen:– Vorverarbeitung– Merkmalextraktion


Signalanalyse -2-

• Vorverarbeitung– Übergang vom Sprachzeitsignal zu den spektralen Eigenschaften der

Sprachez.B. Welche Frequenzen sind zu welchem Zeitpunkt beteiligt

• Merkmalsextraktion– erkennung geeignte Merkmale in verbindung mit einer

Dimensionreduktion

• sehr wenige linguistische Methode

• stark mathematisch-physikalisch begründet (FFT)

• Ergebnis: eine Folge von Merkmalsvektoren


Signalanalyse -3-

Schön, halten wir fest Frau Petzold

1. Digitalisierte Sprachsignal

2. Spektralanalyse: auf kurzen Abschnitten, wie stark welche Frequenzen an einer Äußerung beteiligt sind

schwache Pegel

3.Merkmals-vektor


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FFT

Merkmalextraktion

Signalanalyse

Aussprachlexikon

Phoneminventar

Akustisches Modell

Trigrammstatistik


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Akustische Modellierung

• Die akustischen Wahrscheinlichkeiten verknüpfen die Folge des Merkmalsvektoren mit einzelnen Wörter des Lexikons

• 2 Schritte:– die Wörter des Lexikons werden als Folge von Phonemen beschrieben

– die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Merkmalsvektoren werden für die einzelnen Phoneme modelliert (HMM)


Phoneme

• Phoneme = die kleinsten bedeutungsunterscheidenden

Lautelemente einer Sprache

• z. B. Die Laute die in Lautschrift mit [d] und [t] notiert weden und zwischen “Dorf” und “Torf” unterschieden.

• Für DE: ca. 40 Phoneme


Aussprachelexikon

• Enthält für jedes Wort aus dem Vokabular des Erkenners eine Phonemfolge, die der Standardaussprache entspricht (änlich mit Duden-Lautschrift)

• Koartikulationen können modelliert werden durch kontextabhängige Phonem-Modelle

• Beim großem Vokabular : Aussprachelexikon ist als Baum organisiert– Blätter: die Wörter des Lexikons

– der Pfad von Stamm zu einem Blatt: die Phonemkette eines Wortes

– Vorteil: die Wörter, die mit der gleicher Phonemkette beginnen, zusammengefaßt werden können


Aussprachelexikon: Beispiel


Hidden Markov Modell (HMM) -1-

• Die Sprechgeschwindigkeit kann stark schwanken

• HMM-Modell stellt die Schwankungen der Sprechgeschwingigkeit dar

• mit HMMs sind Merkmallen innerhalb einzelner Phoneme modelliert.

• Ein Phonem besteht aus 3-6 Zustanden die linear hintereinander angeordnet sind– ein Zustand = ein kurzer Teil eines Phonems von etwa 10-20 Milisekunden Länge

• Jede Zustand ist verknüpft mit:– Emissionverteiligung für die Merkmalsvektoren

– mit Transitionswahrscheinlichkeiten für die mögliche Übergänge



HMM -2-

• Bestimmung der akustischen Wahrscheinlichkeit: man nimmt den Pfad der das Produkt aus den zugehörigen Emissions- und Transitionswahrscheinlichkeiten maximiert.

• Die Parameter der Emissionsverteilung werden in einer Trainingsphase automatisch aus einem großen Korpus von Beispielsätzen mit statistichen Methoden geschätzt


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FFT

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Akustisches Modell

Trigrammstatistik


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Linguistisches Modell (Sprachmodell)

• Aufgabe: die linguistische Wahrscheinlichkeit einer Satzhypothese zu berechnen.

• Zu einer Wortfolge W wird eine (a priori) Wahrscheinlichkeit P(W) zugeordnet

• zur Modellierung die Wahrscheinlichkeit:– statistische Sprachmodelle– grammatische Sprachmodelle (Nachteil: gesprochene Sprache ist sehr oft

unkorrekt grammatikalisch)– uniforme Sprachmodelle– usw.


Statistische Sprachmodelle -1-• Basiert auf training auf sehr großen Textkorpora• Die Textkorpora sind Anwendungsspezifisch• Die Wahrscheinlichkeit für einen Satz = Produkt von

bedingten Wahrscheinlichkeiten für die enthaltenen Wörter

• jedes Wort von allen Vorgängerworten im Satz abhängt.

( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( )∏ ∏

∏−

= =−

=−

≈

=

1

2111

2111

,,

,,

n

i

m

niiiii

m

iii

hwPwwwPwP

wwwPwPWP

K

K

( )11 ,,: −+−= inii wwh Kwo:


Statistische Sprachmodelle -2-n-gramm Modelle

• Beschränken die Länge der “Geschichte” eines Wortes auf n-1 Worte.

• Üblich: – unigram (n=1)

– bigramm (n=2)

– trigramm (n=3)

• Sehr große typisches Anwendungsgebiet training-Korpus– z.B Verbmobil :3200 Dialoge mit approx. 1 520 000 Wörter


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Statistische Sprachmodelle -3-n-gramm Modelle

• Beispiel für “Trigramm Ereignis”:

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Problem:Vokabular von 20 000 Wörtern : 200003 = 81012 mögliche Trigramme

-nicht alle kommen im Training-Korpus vor d.h. Viele bekommen 0-Wahrscheinlichkeit

- Lösung: Benutzung auch von Bigrammen und Unigrammen

-


Wortfolge -1-

• Ziel: finden die Wortfolge die das Produkt aus akustischer und linguistischer Wahrscheinlichkeit maximiert

• rechnerisch aufwendiges Optimierungsproblem, weil alle möglichen Wortfolgen in Betracht kommen.– z.B. bei einem Wortschatz von 1000 Wörter

– eine Satz von 10 Wörter Länge1030

Wortfolgenhypothesen

Struktur: 3 diemensionelle Gitter:

erste Achse: Zeit Achse

zweite Achse : Zustandketten einzelener Wörter

dritte Achse: die zugehörigen Wortindizes


Wortfolge -2-

• Innerhalb der Wörter: nur Transitionen der HMM erlaubt

• An den wortenden existieren Transitionen zu den Anfängen weitere Wörter. Die Übergänge sind mit Hilfe des Sprachmodells bewertet

• Ziel: “besten” Pfad durch das Gitter zu finden

• “besten” = maximales Produkt zwischen linguistische und akustische Wahrscheinlichkeit

• unwahrscheinliche Wortfolgen sollen möglichst früh im Erkennungsprozeß verwerfen werden um Rechnen aufwand zu reduzieren


Worthypothesengraphen

• Für ein einfacheres Sprachmodell (Bigramm)


Spracherkennung und MÜ

• Verbmobil• Probleme:

– realistisch: real-time

– sehr oft keine korrekte Grammatische Eingabe

– Hesitationen, Wiederholungen (die nicht in Übersetzung propagieren müßen)

– keine Satzgrenze (inkrementalle Verfahren)

– kein möglich „backtracking“


Quellsprache - Eingabe (Text)

Zielsprache - Ausgabe (Text)

MÜ - System

Spracherkenner

Sprachsyntheser

Quellsprache -Eingabe (Signal)

Zielsprache -Ausgabe (Signal)

?


Sprachsynthesesyteme• Text-to-Speech (TTS):

– Eingabetext wird erstmal linguistisch analysiert

– die resultierende linguistische Repräsentation wird in ein synthetisches Sprachsignal umgesetzt

• Concept - to- speech– Sprache wird auf der Grundlage pragmatischen, semantischen und

Diskurs-Wissen

– Vorteil: das System “weis”:• was es sagen will

• wie es gesagt werden soll

– normalerweise integriert in ein Dialog- oder Übersetzungsytem


Architektur eines TTS-Systems

Text-Eingabe Linguistische Analyse

Prosodie

Synthese

synthetisierte Sprachausgabe


Linguistische Analyse

• Tokenisierung . – Zerlegung des Eingabetextes in Wörter

– wichtig für Expandierung von Symbolen(z.B. %) und Abkürzungen (z.B. Datum) in Wörter

• Lexikalische Analyse (Morphologie):– Flexion

– Ableitung

– Komposition


Prosodische Analyse

• Normalerweise in Verbindung mit syntaktische Analyse

• Die Parsers und Part-of-Speech-Taggers können auch für prosodische Phrasierung und Bestimmung des Satzmodus benutz werden


Phonologische Analyse und Aussprache

Vollformlexikon

• die Aussprache eines wortes ist durch seine Transkription im Lexikon gegeben

• Unbekannte Wörter werden durch Ausspracheregeln transkribiert

• sehr oft eine große Menge von Ausnahmeregeln

Stammlexikon

• die Wörter haben genug morphologische Annotationen so daß generische Ausspracheregeln eine zuverläsige Trankription liefern können

• für unbekannte Wörter liefert die Komposita- und Derivationsanalyse eine Granularität der Annotation, die der bekannten Wörter äquivalent

ist

Aussprache: Phonemfolge, Markierung und Silberbetonung


Quellsprache - Eingabe (Text)

Zielsprache - Ausgabe (Text)

MÜ - System

Spracherkenner

Sprachsyntheser

Quellsprache -Eingabe (Signal)

Zielsprache -Ausgabe (Signal)


Quellsprache Zielsprache

MÜ - System

Mor

ph

olog

ie

Lex

ikon

Syn

tax

Sem

a nti

k

Pra

gmat

ik

Dom

änen

- W

isse

nG

ener

ieru

ng Was

?W

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