МЕТОД ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ РОЗПІЗНАВАННЯ МОВИ НА ОСНОВІ ГЕНЕ-ТИЧНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ ВЕЙВЛЕТ-ФУНКЦІЇ

Анотація

У статті розглядається актуальна проблема забезпечення високої надійності функціонування систем розпізнавання мови в умовах впливу завад. Наукова новизна дослідження полягає у розробці методу синтезу оптимального адаптивного вейвлет-ядра для первинних шарів згорткових нейронних мереж. На відміну від існуючих підходів, що спираються на стохастичну ініціалізацію ваг або застосування жорстко детермінованих базисних функцій (таких як вейвлети Мейєра, Добеші або Сімлета), авторами запропоновано алгоритм цілеспрямованого формування геометрії ядра на основі інтерполяційних сплайнів Акіми. Центральне місце в даслідженні займає процес оптимізації морфології вейвлета, де в якості цільової функції обрано середньоквадратична помилка розбіжності між амплітудно-частотною характеристикою синтезованого фільтра та енергетичним спектральним портретом конкретного мовного сигналу. Для вирішення задачі мінімізації даної функції в багатовимірному просторі параметрів сплайну застосовано модифікований паралельний генетичний алгоритм. Використання еволюційного пошуку дозволяє ефективно долати проблему локальних екстремумів, характерну для невипуклих поверхонь цільових функцій при пошуку оптимальних ординат вузлових точок сплайну. У статті детально описано аналіз збіжності алгоритму до 50-го покоління та оцінку обчислювальної ефективності залежно від кількості задіяних ядер процесора. Наведено результати порівняльного моделювання, які підтверджують перевагу адаптивних ядер над класичними аналітичними вейвлетами. Зокрема, впровадження оптимального адаптивного фільтра в структуру згорткового класифікатора дозволило підвищити точність розпізнавання мови на 15–22 % при низьких значеннях відношення сигнал/шум 5–15 дБ. Показано, що завдяки застосуванню паралельних обчислювальних схем час адаптації системи до нового диктора скорочується до 2,1 секунди, що відкриває широкі перспективи для інтеграції методу в робастні системи голосового управління безпілотними робототехнічними системати та спеціалізованими інфокомунікаційними мережами.