2007 június 15-i vizsga megoldása

Ez az oldal a korábbi SCH wiki-ről lett áthozva. Az eredeti változata itt érhető el.

Ha úgy érzed, hogy bármilyen formázási vagy tartalmi probléma van vele, akkor kérlek javíts rajta egy rövid szerkesztéssel.

Ha nem tudod, hogyan indulj el, olvasd el a migrálási útmutatót

Feladatsor: a lap alján csatolva, vagy az infosite-on: InfoSite - 2007 június 15. (A Csoport)

1. feladat

Ezen a helyen volt linkelve a feladat1-beszed070615.png nevű kép a régi wiki ezen oldaláról. (Kérlek hozd át ezt a képet ide, különben idővel el fog tűnni a régi wikivel együtt)

1. PCM: Pulse Code Modulation (logaritmikus), ezen belül van az A-law (EU) és [math]\mu[/math]-law (USA). Lineáris kvantálás. LPC - lineáris predikció. MPEG (layer 3).
2. Szabályalapú, statisztikai alapú (HMM - Hidden Markov Model és ANN - Artificial Neuro Network ) illetve sablon alapú (DTW).
3. Mindenhol, ahol hang- ill. beszédátvitel történik, így mobilhálózat, telefonvonal, VoIP, stb.
4. Azt az értéket adja meg, hogy mennyi annak a valószínűsége, hogy egy HMM rendszer x állapotában j jellemzővektort figyeljünk meg.
5. Az akusztikus modell az egyes beszédhangokra ad egy referencia-jellemzővektorokat, míg a nyelvi modell a beszédhangok kombinációs lehetőségeit adja meg szótárak segítségével, illetve akár a ragozáshoz nyújt megfelelő szabálybázist.

2. feladat

Ezen a helyen volt linkelve a 2.Feladat-beszed070615.png nevű kép a régi wiki ezen oldaláról. (Kérlek hozd át ezt a képet ide, különben idővel el fog tűnni a régi wikivel együtt)

El tudjuk dönteni. Mivel HMM-ről van szó, és a mintaillesztéshez feltétel hogy a START állapotból a STOP állapotba jussunk el úgy, hogy eközben lépések (állapotváltások) és megfigyelések váltogassák egymást, könnyen látható hogy a középső szó (rekesze) kiesik, hiszen 6 állapotot tartalmaz, míg nekünk 5 megfigyelési vektorunk van, így ezen az úton nem juthatunk el a STOPig. Másrészt megfigyelhető hogy a rekesz ill. repesz szónál is minden állapotváltás valószínűsége rendre megegyezik, sőt egyetlen állapotban, a középsőben különböznek (k vs p). Ebből triviálisan adódik hogy az egyetlen különbséget a két út valószínűsége között az adja, hogy mekkora a kérdéses középső állapotban a 3. jellemzővektor megfigyelése, minden más valószínűségi szorzótényezőben (állapotváltások és megfigyelések: mindig rendre ugyanazt kell megfigyelni ugyanabban az állapotban) megegyeznek.

Mivel p állapotban [math]o_3[/math] megfigyelése 0.8, és t állapotban csak 0.2, a "repesz" szó lesz a felismert szó.

És mivel az elején sem egyformák a valószínűségek, azt is bele kéne venni... 0.3*0.2 vs. 0.2*0.8 de így is repesz. -- Csádám - 2010.12.14.

3. feladat

Ezen a helyen volt linkelve a feladat3-beszed070615.png nevű kép a régi wiki ezen oldaláról. (Kérlek hozd át ezt a képet ide, különben idővel el fog tűnni a régi wikivel együtt)

1. Annotálás: címkézés, azaz a megfelelően szegmentált időintervallumokat ellátjuk a megfelelő magyarázatokkal: milyen hangról van szó, hangsúlyos-e, zöngés-e, stb. A szegmentálás pedig a hanganyag időfüggvényén a hanghatárok bejelölését jelenti.
2. Nincs táblázatom, ezért a lényeg: ennél a feladatnál a különböző hangváltásokra kell odafigyelni (hasonulások, összeolvadások, rövidülések és kivetések). Ennek a szövegnek esetében konkrétan:

• • elmondtam --> elmontam, a d hang kiesik!
  • havadtői --> havattői, részleges hasonulás, zöngétlenesedés.
  • közben --> köszben, részleges hasonulás, zöngétlenesedés. (kétségeim vannak, "hasonulás" helyett éppen hogy különbözővé válna)
  • azt --> aszt, részleges hasonulás, zöngétlenesedés.
  • csöppség --> csöpség, rövidülés
  • megfogta --> megfokta, részleges hasonulás, zöngétlenesedés.
  • kilyukadt --> kilyukatt, részleges hasonulás, zöngétlenesedés.
  • másegyéb?
  • odahívta --> odahífta: részleges has., zöngétlenedés

(Írásban nem jelölt) teljes hasonulásra példa: anyja --> annya, hagyja --> haggya másik irányban működő: község --> kösség, tizennyolc

4. feladat

A hangszalagrezgést elektroglottográf segítségével (10KHz-es, 16 bites lineáris mintavételezéssel) rögzítjük, majd visszajátsszuk. A beszélő a következő szöveget mondta: "Eljössz velem? Nem megyek. Nem? Bárcsak eljönnél, úgy szeretném!" (Volt ZH kérdés is - 2009 ősz)

a)Milyen beszédjellemzőket lehet meghallani egy ilyen hangszalagrezgésről készített hangfelvételből ami biztosan az elhangzott beszédhez tartozik? Legalább hármat soroljon fel.

A következő beszédjellemzőket lehet meghallani: a beszélő neme (F0 frekvenciájából). A mondatok típusa nagyjából (prozódiából, azaz alaphang-változásokból kifolyólag). Ugyanebből kitalálhatók a hangsúlyok helyei is. Beszéddallam. Emellett a zöngés / zöngétlen hangok határait is nagyjából el lehet találni. Gond a CC és VV kapcsolatoknál van.

b) Hallható-e a beszéd szegmentális elemei közül valamelyik? Ha igen, akkor melyik(ek). Ha nem, akkor miért nem? Szegmentális szint: a hangok specifikus időtartamai nagyjából kiolvashatók (?), de nem konkrét hang(kapcsolatok)ra, hanem csak általánosan.

c) Hallható-e a beszéd szupraszegmentális elemei közül valamelyik? Ha igen, akkor melyik(ek). Ha nem, akkor miért nem?

Szupraszegmentális szinten: beszéddallam, hangsúlyok, esetleg ritmus, tempó.

d) Lejegyezhető-e a beszélő személy által mondott szöveg? Nem. Rengeteg információ hiányzik, kb csak annyi állapítható meg hogy magánhangzó vagy mássalhangzót ejt az illető, de még ezek határa is nehezen meghatározható.

e) Megállapítható-e a beszélő személy neme egy ilyen hangfelvételből? Igen. Az alapfrekvencia megfigyelhető, és ebből következtethetünk a nemére is.

f) Rajzolja le a periodikus hangszalagrezgés spektrális képét. A hangszalagrezgés képe: van egy alapfrekvencia (x Hz, ahol x 100-300 között van), ami a spektrumban egy vonal. Ennek felharmonikusai, azaz többszörösei (n*x Hz) is megjelennek a spektrumban, de egyre kisebb amplitudóval. A csökkenés -12 dB felharmonikusonként. Lásd a képet:

Ezen a helyen volt linkelve a hangszalaggerjesztes.JPG nevű kép a régi wiki ezen oldaláról. (Kérlek hozd át ezt a képet ide, különben idővel el fog tűnni a régi wikivel együtt)

5. feladat

Ezen a helyen volt linkelve a feldatat5-beszed070615.png nevű kép a régi wiki ezen oldaláról. (Kérlek hozd át ezt a képet ide, különben idővel el fog tűnni a régi wikivel együtt)

1. Érthetetlen lesz, hiszen rengeteg fontos frekvencia ill. formáns van a 1000-2000 Hz-es tartományban, pl a magánhangzók második formánsának jórésze bele esik ebbe a tartományba. Valami mély mormogást hallunk, gyanítom. (Egyéb, pontosabb ötlet?)
2. Jel/Zaj viszony: SNR=1,74+n*6,02=1,74*16*6,02=98,06
3. A beszéd dallama nem sérül, hiszen ezt az alapfrekvencia adja meg (F0), aminek a mozgását a hangterjedelem adja meg. Ez pedig tipikusan 100-400Hz közötti érték, amit a szűrő még átvisz.

6. feladat

Egy triádos adatbázisú, hullámforma-összefűzéses szintetizátorral a következő mondatot állítjuk elő: "Miért 40% a határ?". Írja le milyen feldolgozási lépések valósulnak meg a példamondaton, amíg a szövegből a végleges hullámforma előáll! (Volt ZH kérdés is - 2009 ősz)

• Első lépés: begyűjtés! helyett Graféma->Graféma konverziók, avagy a különféle jelölések feloldása, hogy csak betű legyen az output, mégpedig: "Miért negyven százalék a határ?"
• Graféma->Fonéma konverziók avagy a g és y nem külön g és y hanem "gy". Karakterek helyett beszédhangokat írunk. Ezt valami SAMPA átírással lehetne jól leírni.
• Fonéma->Fonéma konverziók avagy nem negyven-nek ejtjük ezt a szót így, hanem netyven-nek. Hasonulások, összeolvadások, rövidülések, kivetések. Eredmény (SAMPA-ban lenne ildomos írni): Mi(j)ért netyven százalék a határ?
• Mindezekkel párhuzamosan fontos a prozódia mondatszintű, szószintű stb lebontása, relatív megadása. Ugyanígy intenzitással is. Amennyire lehetséges, hangsúlyhatárokat is bejelöljük (pl vessző előtt felmegy).
• Ha mindez megvan, egy adatmátrixot kapunk, melyben a szöveg minden lényeges elemét hangokra lebontva megadtuk, ami a kiejtéshez kell. Ezek főbb vonalakban: frázishatárok, szünetek, hangsúly, időtartam, F0, F0 töréspont, intenzitás. Utóbbi 4-et %-ban célszerű megadni.
• Ezt az adatmátrixot kapja meg a triádos beszédgenerátor.
• A beszédgenerátor veszi a hangkódokat a jelölésnek megfelelően. CVC helyzetbe triádot keres, egyéb helyzetekben pedig diádot.
• Ezek hangosságát, frekvenciaszerkezetét és periódusidejét megváltoztatja a megadott százalékoknak stb. megfelelően.
• A szükséges helyekre megfelelő nagyságú szünetet illeszt be.
• Az egyes elemeket simító algoritmusokkal összefűzi.
• Utolsó lépés: a profit! :)

-- Gabo - 2008.05.28.