CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ MÃ HÓA TIẾNG NÓI 1. Tổng quan về tiếng nói 1. Thông tin tiếng nói Tiếng nói là dạng thông tin tự nhiên và phổ biến nhất đối với con người. Từ khi lịch sử con người hình thành, con người đã biết sử dụng tiếng nói làm phương tiện giao tiếp chính, trải qua hàng triệu năm trong quá trình tiến hóa và phát triển của loài người, tiếng nói vẫn luôn giữ vai trò là phương tiện giao tiếp cơ bản nhất.
Do đó tiếng nói là phương tiện giao tiếp cơ bản của con người, nó cũng là loại hình thông tin cơ bản và phổ biến nhất trong các hệ thống viễn thông từ trước đến nay. Kể từ khi máy tính và các ứng dụng của máy tính được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi, người ta cố gắng để máy tính không chỉ có thể xử lý nhanh, nhiều mà quan trọng hơn nó đủ thông minh để thay thế con người. Một trong các tiêu chí quan trọng để đánh giá độ thông minh của máy tính chính là khả năng hiểu được ngôn ngữ tự nhiên của con người trong đó có tiếng nói. Tuy nhiên, tiếng nói mang nhiều thông tin, ngoài thông tin ngôn ngữ còn cả các thông tin phi ngôn ngữ như thông tin về người nói, thông tin về sắc thái tình cảm khi nói… Tín hiệu tiếng nói là loại tín hiệu âm thanh phổ biến nhất trong viễn thông.
Dải tần tín hiệu tiếng nói nằm trong khoảng 300 Hz - 3400 Hz. Tiếng nói bao gồm hai dạng hữu thanh và vô thanh. Âm hữu thanh có đặc tính tuần hoàn còn âm vô thanh tương tự nhiễu. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.
Dạng sóng tiếng nói một câu tiếng Việt Hình 1.Tiếng nói hữu thanh 1. Tín hiệu Tín hiệu(signal) dùng để chỉ một đại lượng vật lý mang tin tức. Về mặt toán học, ta có thể mô tả tín hiệu như một hàm theo biến thời gian, không gian hay các biến độc lập khác. Chẳng hạn như, hàm: x(t ) 40t 2 mô tả tín hiệu biến thiên theo biến thời gian t.
Hay một ví dụ khác, hàm: s( x, y) 2 x 7 xy y mô tả tín hiệu là hàm 2 theo hai biến độc lập x và y, trong đó x và y biểu diễn cho hai tọa độ trong mặt phẳng. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 7 Hai tín hiệu trong ví dụ trên về lớp tín hiệu được biểu diễn chính xác bằng hàm theo biến độc lập. Tuy nhiên, trong thực tế, các mối quan hệ giữa các đại lượng vật lý và các biến độc lập thường rất phức tạp nên không thể biểu diễn tín hiệu như trong hai ví dụ vừa nêu trên. Lấy ví dụ tín hiệu tiếng nói – đó là sự biến thiên của áp suất không khí theo thời gian.
Chẳng hạn khi ta phát âm câu “Cô ấy đang đi chơi”, dạng sóng của nó được biểu diễn như Hình 1. Nguồn tín hiệu Tất cả các tín hiệu đều do một nguồn nào đó tạo ra, theo một cách thức nào đó. Ví dụ tín hiệu tiếng nói được tạo ra băng cách ép không khí đi qua dây thanh âm. Quá trình tạo tín hiệu như vậy thường liên quan đến một hệ thống, hệ thống này đáp ứng lại một kích thích nào đó.
Trong tín hiệu tiếng nói, hệ thống là hệ thống phát âm, gồm: môi, răng, lưỡi, còn kích thích là sự rung của dây thanh… 1. Hệ thống và xử lý tín hiệu Hệ thống là một thiết bị vật lý thực hiện một tác động nào đó lên tín hiệu. Ví dụ, bộ lọc nhiễu tiếng nói dùng để giảm nhiễu trong tín hiệu mang tin được gọi là một hệ thống. Khi ta truyền tín hiệu qua một hệ thống, như bộ lọc chẳng hạn, ta nói rằng đã xử lý tín hiệu đó.
Trong trường hợp này, xử lý tín hiệu liên quan đến lọc nhiễu ra khỏi tín hiệu tiếng nói mong muốn. Xử lý tín hiệu là ý muốn nói đến một loạt các công việc hay các phép toán được thực hiện trên các tín hiệu nhằm đạt mục đích nào đó, như là tách tin tức chứa bên trong tín hiệu hoặc là truyền tín hiệu mang tin từ nơi này đến nơi khác. Xử lý tiếng nói hay xử lý tín hiệu tiếng nói được hiểu là các thao tác, kỹ thuật xử lý trên máy tính nhằm mục đích đưa tiếng nói vào máy tính, xử lý theo yêu cầu và phát lại cho con người. Yêu cầu xử lý ở đây phụ thuộc vào từng ứng dụng cụ thể.
Chẳng hạn để có thể truyền tiếng nói tin cậy và hiệu quả trên các hệ thống viễn thông truyền với khoảng cách rất xa, người ta cần nghiên cứu và xây dựng LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 8 các giải thuật mã hóa nén tiếng nói. Để xây dựng các ứng dụng nhận dạng tiếng nói, người ta cần nghiên cứu và xây dựng các giải thuật trích đặc trưng tiếng nói và huấn luyện tiếng nói. Để biến đổi tiếng nói, người ta cần xác định các đặc trưng tiếng nói theo các tiêu chí cụ thể khác nhau (như người nói, cảm xúc, ngữ điệu khi nói) và biến đổi trực tiếp hoặc gián tiếp các đặc trưng này. Một số ứng dụng của xử lý tiếng nói 1.
Tổng quan về mã hóa tiếng nói Vào năm 1892 Alexander Graham Bell khai trương tuyến điện thoại thương mại đầu tiên trên thế giới và cho tới gần đây con người coi điện thoại là một công cụ truyền tin hữu hiệu. Nhờ điện thoại mà con người có khả năng trao đổi thông tin giữa các điểm khác nhau trên toàn thế giới một cách dễ dàng. Ngoài ưu thế như khả năng truyền thông tin theo thời gian thực và dễ sử dụng, mạng điện thoại ngày nay còn có các ưu điểm rất cơ bản, đó là được phổ biến trên toàn cầu, giúp ta có khả năng liên lạc hầu như mọi điểm trên trái đất, thời gian đáp ứng ngắn và thuận tiện cho người sử dụng. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 9 Cũng từ đó tín hiệu tiếng nói trở thành một đối tượng và cũng là một nguồn tải lớn nhất của mạng viễn thông, cùng với sự phát triển của kỹ thuật số, các công nghệ bán dẫn thì các phương pháp mã hoá tín hiệu tiếng nói cũng phát triển mạnh.
Bộ mã hoá tiếng nói được phân thành hai loại lớn: bộ mã hoá dạng sóng và bộ mã hoá tham số nguồn. Bộ mã hoá dạng sóng nhằm tạo ra dạng sóng thời gian của tín hiệu tiếng nói càng chính xác càng tốt, chúng được thiết kế độc lập với nguồn tín hiệu (có nghĩa là có thể áp dụng cho cả loại tín hiệu khác) nên chất lượng không phụ thuộc nhiều vào nguồn tín hiệu chúng có ưu điểm là chất lượng ổn định với phạm vi rộng của các đặc trưng tiếng nói, và các môi trường ồn khác nhau. Còn các bộ mã hoá nguồn tiếng nói thì lại có ưu thế trong việc tiết kiệm băng tần nhưng lại rất phức tạp và có độ ổn định không cao tuy nhiên chúng ngày càng được khắc phục, để phục vụ cho các công nghệ viễn thông hiện tại và trong tương lai. Mã hóa tiếng nói tốc độ bit thấp Mã hóa PCM cho tốc độ bit của tiếng nói đã số hóa là 64 Kbps giống tốc độ bit của một kênh thông tin số cơ bản chưa ghép kênh [2].
Khoảng 20 năm trở lại đây với sự phát triển mạnh của mạng viễn thông toàn cầu, mạng Internet các dịch vụ viễn thông tích hợp thoại, hình, số liệu. thì băng tần truyền dẫn ngày càng trở nên hạn chế. Khi đó, việc sử dụng phương pháp mã hóa PCM với tốc độ cơ bản 64 Kbps là tiêu tốn lãng phí nguồn tài nguyên, hạn chế dung lượng thông tin trên một kênh truyền vật lý. Chính vì vậy, rất nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới đã tập trung vào vấn đề mã hóa nguồn tiếng nói để đảm bảo tiếng nói được mã hóa có tốc độ bit thấp, có thể dễ dàng tăng số kênh truyền logic trên một kênh truyền vật lý, trong khi vẫn phải đảm bảo các yêu cầu về chất lượng [1, 7, 9, 13].
Các phương pháp mã hóa nguồn tiếng nói phổ biến được biết đến là mã hóa dự đoán tuyến tính LPC [11], mã hóa thích nghi CELP [10],. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 10 Một trong những phương thức phân tích mạnh nhất là kỹ thuật phân tích dự đoán tuyến tính LPC [11]. Đây là phương pháp chọn trên phương pháp coi tín hiệu tiếng nói là hệ thống thay đổi chậm theo thời gian được kích thích bởi xung tựa tuần hoàn và nhiễu ngẫu nhiên.1) k 1 Ý tưởng cơ bản của việc phân tích dự đoán tuyến tính là một mẫu tiếng nói có thể xấp xỉ một cách tuyến tính với một mẫu trước đó. Một bộ dự đoán tuyến tính, với hệ số k được định nghĩa như là một hệ thống mà đầu ra của nó có phương trình: p s ( n) k s ( n k ) (1.2) k 1 Sai số dự đoán định nghĩa là e(n) p e(n) k s(n k ) (1.3) k 1 Bằng việc tối thiểu hóa tổng bình phương sự khác nhau giữa mẫu thực và mẫu dự đoán được, các hệ số dự đoán sẽ quyết định việc truyền tới thiểu hoá này.
Phương pháp LPC có ưu thế vượt trội cho việc ước lượng các thông số cơ bản của tiếng nói như cao độ, formants, phổ,… và mã hoá tốc độ bít thấp để truyền dẫn và lưu trữ. Điều quan trọng của phương pháp này là khả năng thực hiện ước lượng các thông số này một cách chính xác và mối liên hệ trong việc tính toán tín hiệu tiếng nói. Phương pháp này cũng đã được tiêu chuẩn hóa trong các tiêu chuẩn của ITU-T. Mục tiêu của luận văn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 11 Hướng nghiên cứu mã hóa tiếng nói tốc độ bit thấp dùng kỹ thuật phân rã ma trận không âm hiện vẫn được tiếp tục phát triển trong những năm gần đây nhưng ở Việt Nam, hướng nghiên cứu này còn khá mới mẻ.
Luận văn này nghiên cứu về phương pháp mã hóa tiếng nói dùng kỹ thuật phân rã ma trận không âm dùng NMF. Phân tích lý thuyết, cài đặt thực nghiệm với cơ sở dữ liệu tiếng Việt và đánh giá hiệu quả của phương pháp NMF, từ đó đưa ra các khuyến nghị cho việc phát triển hệ thống mã hóa tiếng nói tốc độ bit thấp thời gian thực dùng kỹ thuật phân rã ma trận không âm cho phù hợp với tiếng nói tiếng Việt. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 12 CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP MÃ HÓA TIẾNG NÓI DÙNG KỸ THUẬT PHÂN RÃ MA TRẬN KHÔNG ÂM NMF 2.