SESAME: SISTEMA DE RECONHECIMENTO DE COMANDOS DE VOZ UTILIZANDO PDS E RNA

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1 SESAME: SISTEMA DE RECONHECIMENTO DE COMANDOS DE VOZ UTILIZANDO PDS E RNA SERGIO A. CARDOSO, JOSÉ E. C. CASTANHO, MARCELO N. FRANCHIN, IVO R. FONTES Faculdade de Engenharia de Bauru, UNESP - Univ. Estadual Paulista, Departamento de Engenharia Elétrica, Av Eng. Luiz Edmundo C. Coube, 14-01, C.P. 473, s: sergioac@lpnet.com.br, castanho@feb.unesp.br, franchin@feb.unesp.br, ivo@feb.unesp.br Abstract The automatic speech recognition systems have wide range of applications, as in telephony, robotics, automation and human computer interface. The purpose of these systems is to identify the message contained in the human speech, and so, to start an action previously programmed, like speech-to-text transcriptions, to control devices or for language translation. This work describes the developing of the Sesame system which is an automatic speech recognition system based on artificial neural network. The neural networks are suitable to problems like automatic speech recognition, allowing efficient design. The system is capable of recognizing uttered isolated words and speaker-dependent with a six word set, useful to control the movements of a robot. The implementation described in this paper was carried out using a set containing a board with the DSP BF533, and a conditioning circuit, demonstrating that the adopted design approach has potential for being used in embedded applications. The paper also describes the development process that was made using the VisualDSP++, to implement the pre-processing step and the NN recognition module, and the Matlab to evaluate the algorithms and to train the neural network. Results of tests are presented and compared to references. Keywords Automatic speech recognition, Artificial neural network, Digital signal processing, BF533, Embedded systems. Resumo Os sistemas de reconhecimento automático de voz têm possibilidades de aplicações diversas, como em telefonia, robótica, automação e interface para computador. O objetivo desses sistemas é reconhecer a mensagem contida na fala humana, e proceder a uma ação previamente programada, que pode ser a transcrição de um texto, acionamento de dispositivos ou tradução de línguas. Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento do sistema Sesame, para reconhecimento automático de voz utilizando uma rede neural artificial. As redes neurais se adaptam bem a problemas como o reconhecimento de voz, e permitem um projeto relativamente simples. O sistema apresenta a capacidade de identificar palavras pronunciadas de forma isolada e dependente do locutor, com vocabulário de seis palavras, destinado à aplicação em robótica. A implementação do sistema apresenta como particularidade a utilização de um processador digital de sinais, BF533, e um condicionador de sinais, demonstrando que a abordagem de projeto adotada apresenta potencial de utilização em sistemas embarcados. O processo de desenvolvimento do software utilizou o VisualDSP ++, para implementar as etapas de pré-processamento e reconhecimento, e o Matlab, para testar os algoritmos e treinar a rede neural. Resultados dos testes são apresentados e avaliados. Palavras-chave Reconhecimento automático de voz, Redes neurais artificiais, Processamento digital de sinais, Sistemas embarcados. 1 Introdução Os sistemas de reconhecimento automático de voz (RAV ou ASR Automatic Speech Recognition) têm várias aplicações práticas, como acionamentos de dispositivos em automóveis, atendimento telefônico para solicitação de serviços, programas utilitários em computadores, brinquedos e celulares. Têm também possibilidades de aplicações em robótica (Kubik e Sugisaka, 2001) e automação hospitalar (Ben, 2006). O objetivo desses sistemas é reconhecer a mensagem contida na fala humana, e proceder a uma ação previamente programada, que pode ser a transcrição de um texto, acionamento de dispositivos ou tradução de línguas. O uso de reconhecedores de voz tornou-se uma opção com vantagens significativas, por liberar o uso das mãos e não exigir espaço em aparelhos controladores na forma de botões. Com a utilização de técnicas de processamento digital de sinais (PDS) e redes neurais artificiais (RNA), é possível a implementação de um sistema de reconhecimento automático de voz eficiente, dentro de restrições bem definidas de operação e implementação. As técnicas mais utilizadas para o reconhecimento de voz são as redes neurais artificiais, o modelo oculto de Markov (HMM), o modelo híbrido e por áudiovisual. As redes neurais lidam melhor com padrões estáticos, permitindo que uma palavra inteira possa ser reconhecida de forma simples e direta (Bourlard & Morgan, 1994). Um projeto, que tem por objetivo o reconhecimento de comandos feitos por palavras isoladas e com vocabulário pequeno, pode beneficiar-se pelo uso das redes neurais, pelo seu bom desempenho e simplicidade de implementação nesse tipo de aplicação, diminuindo o tempo de desenvolvimento e permitindo a implementação em hardware limitado. Este tipo de abordagem é necessário, por exemplo, em sistemas embarcados. Este trabalho apresenta um sistema de reconhecimento automático de voz usando redes neurais artificiais. O sistema apresenta capacidade de identificar palavras pronunciadas de forma isolada e dependente do locutor, com um pequeno vocabulário, destinada à aplicação em robótica e sistemas embarcados com 1316

2 limitada capacidade de processamento, através de comandos simples. O software tem como principais componentes um módulo para a obtenção e geração de características a partir do sinal de voz digitalizado, denominado de Geravet, e outro módulo para o reconhecimento dos padrões, chamado de Sesame. Para suportar o software da rede neural, desenvolvido em linguagem C, foi utilizada a placa de desenvolvimento EZ-KIT Lite com o processador digital de sinais BF533, que demonstra a possibilidade de aplicação em sistemas embarcados. Na próxima seção é feita uma revisão dos conceitos associados ao reconhecimento de voz. Na sequência é apresentado o sistema desenvolvido com a descrição de métodos utilizados, e finalmente, os resultados obtidos. 2 Reconhecimento automático de voz A voz humana é percebida como variações da pressão sonora, e deve ser convertida em sinal elétrico por meio de um transdutor eletroacústico, como o microfone. Após passar por um circuito condicionador, que garante nível e cortes de frequências adequados, o sinal é convertido de analógico para digital por um conversor A/D. A variação temporal das amostras não é a informação de onde se interpreta o que foi falado. O sinal assim obtido é transformado para o domínio da frequência. Furui (2001) justifica o emprego desse domínio porque a informação está principalmente contida no espectro de frequências. A fig. 1 mostra um modelo para reconhecimento de padrão de voz. A partir de um sinal de voz, devem ser extraídos os parâmetros essenciais que representem a informação, realizada pelo bloco de medida de parâmetro. Esse bloco fornecerá uma saída, um vetor de características, que será comparado com padrões previamente armazenados. Com esse resultado, será tomada a decisão para identificar a mensagem contida na voz (Rabiner & Biing-hwang, 1993). Medida de parâmetro Comparação com padrão Regra de decisão Voz Padrões de referência Voz reconhecida Figura 1 Reconhecimento (Rabiner & Biing-hwang, 1993). Antes de realizar a transformação para o domínio da frequência, o sinal amostrado e discretizado da voz passa por três processos básicos (Rabiner & Biinghwang, 1993): 1 Pré-ênfase: O sinal tem as frequências mais altas reforçadas ao passar por um filtro FIR de primeira ordem, conforme equação (1): 1 H ( z) = 1 az ; 0,9 a 1,0 (1) 2 Divisão em quadros: O sinal é dividido em quadros sucessivamente. Cada quadro é composto por N amostras, que será processado individualmente. A cada número M de amostras, é tomado um novo quadro. Em geral, M é menor que N, o que resulta em uma sobreposição de quadros, garantindo a detecção de variações do sinal observado. 3 Janelamento: Cada quadro é multiplicado por uma função window, para reduzir os níveis nas primeiras e últimas amostras, minimizando as descontinuidades que geram distorções espectrais. 2.1 Detecção da palavra (início/fim) A detecção de palavra separa o sinal correspondente à voz de ruídos de fundo e períodos de silêncio. De acordo com Bechetti e Ricotti (1999), um detector baseado em energia pode ser utilizado em ambientes em que a relação sinal-ruído não se altere significativamente. 2.2 Modelos de extração de características Há várias formas de representar a informação da voz. A seguir, temos três modelos para essa representação. O LPC é um modelo de codificação por predição linear que fornece coeficientes lineares que predizem o comportamento futuro do sinal. Em Vaseghi (2006), são citados os usos para esse modelo em reconhecimento de voz. Também são mostradas as formas de calcular o LPC usando o algoritmo de Levinson-Durbin. O modelo é dado pela relação da e- quação (2), em que o valor futuro x (m) é predito a partir de valores passados de x(m-k). x`( m) P = k k= 1 a x( m k) = a x( m 1) + a x( m 2) + L + a x( m ) (2) 1 2 p P Ao se tomar a resposta em frequência A(f) dos coeficientes a(k), temos a resposta do sinal excitador que contém a informação da fala (Vaseghi, 2006). O modelo Cepstral é definido como a transformada inversa de Fourier do logaritmo do espectro do sinal x(n) (Bechetti & Ricotti, 1999). { log X ( e )} 1 jw x`( n) = F (3) Furui (2001) mostra a obtenção de coeficientes cepstrais, a partir dos coeficientes LPC, por meio de um algoritmo recursivo de transformação. O terceiro modelo de extração de características é o banco de filtros. Esse modelo constitui-se de vários filtros de formato triangular passa banda, próximos um do outro, cobrindo a faixa de frequências perce- 1317

3 bidas pelo ouvido. Rabiner & Biin-Hwang (1993) apresenta um banco de filtros seguindo a escala mel. 2.3 Reconhecimento A forma mais simples de realizar reconhecimento de voz é transformar o padrão temporal da voz em espacial, através de um buffer. Colocando-se uma palavra inteira na entrada de uma rede de perceptrons multicamadas, pode-se efetuar diretamente o reconhecimento (Bourlard & Morgan, 1994). Tebelskis (1995) testou redes neurais para ASR comparando o reconhecimento entre palavras inteiras e fonemas, constatando que as redes funcionam melhor na condição estática, ao reconhecer palavras inteiras. Pelos testes, verificou que o uso de função de transferência sigmoidal e de tangente hiperbólica é melhor e mais eficiente que função linear, acelerando o treinamento e a aprendizagem. 3.1 Materiais 3 Desenvolvimento O projeto empregou o módulo EZ-KIT Lite, que é uma placa de desenvolvimento com o microprocessador ADSP-BF533 que possui arquitetura Harvard modificada. O módulo possui também 64MB de memória SDRAM, um CODEC (AD1836) de áudio com amostragem até 96KHz, LEDs e chaves para comunicação com o usuário e porta USB (Analog Devices, 2006). A placa EZ-KIT Lite é interligada com o microcomputador, com o ambiente de desenvolvimento VisualDSP++, onde é possível o desenvolvimento de projetos utilizando linguagem de programação C, C++ e Assembly. Para testes e treinamento das redes neurais foi utilizado o software Matlab. 3.2 Definição do sistema Para implementar um sistema ASR, foram adotadas as seguintes restrições: Vocabulário: pequeno, com seis palavras - Direita, Esquerda, Rápido, Devagar, Vai e Pára. Formato da fala: palavra isolada. Grau de dependência do locutor: dependente do locutor Ruído ambiente: moderado, com SNR maior que 10dB. O projeto foi dividido em dois sistemas, um de treinamento e outro de reconhecimento. O primeiro sistema consiste no microfone, condicionador, extrator de características e o ambiente MatLab com as suas ferramentas para redes neurais. O extrator de características é implementado pelo programa em linguagem C Geravet, executado pelo BF533. O segundo sistema é constituído pelos mesmos microfone e condicionador, e ainda pelo extrator de características e o reconhecedor de comandos, ambos funcionando na placa de PDS. Esse sistema foi implementado em linguagem C no programa Sesame. Para identificar a saída, foram utilizados os leds disponíveis na placa do EZ-KIT Lite. 3.3 Condicionador O circuito condicionador de sinais possui um estágio de amplificação do sinal, e dois filtros butterworth de 2ª ordem. O primeiro é um filtro passa altas com frequência de corte em 62 Hz, e o segundo, um filtro passa baixas, com frequência de corte em 6 KHz. 3.4 Extrator de Características Neste bloco, é realizada a extração das características de cada palavra captada pelo microfone. A informação é obtida a uma taxa de amostragem de 48KHz e 32 bits de resolução. Foram experimentados dois modelos de extrator de características: Extração de coeficientes Cepstrais (modo CEPSTRAL) e FFT com banco de filtros (modo BFILTROS). No modo CEPSTRAL, os dados amostrados são reduzidos a um conjunto de 600 coeficientes cepstrais, que correspondem a bytes. No modo BFILTROS (FFT), os dados são reduzidos a um conjunto de 400 valores de magnitude, que correspondem a bytes. O fluxo do sinal pelo sistema extrator de características pode ser visto na figura 2 e cada um dos blocos apresentados é descrito na sequência. Conversão Analógico/Digital Limiar de Voz Normalização Decimação Modo CEPSTRAL LPC Cepstral Endpoint Pré-ênfase Divisão de Quadros Hamming Window Modo BFILTROS FFT Banco de filtros Figura 2 Fluxo do sinal pelo extrator de características. Conversão analógico / digital: A conversão analógico / digital é feita pelo Codec AD1836 com frequência de amostragem de 48kHz. A cada conversão completada, o DMA gera uma interrupção e transfere o dado para um buffer, no formato de 24 bits. Com o dado disponível no programa principal, ele é reduzi- 1318

4 do para uma resolução de 16 bits. A frequência de amostragem também é afetada, com a realização da operação Decimação, reduzindo-a para a metade. Limiar de Voz:O programa só irá realizar o processamento do sinal (x(n)), se o mesmo for identificado como voz, determinado pelo cálculo do limiar de voz. Quando o programa é iniciado, obtém-se primeiramente uma amostra da referência de silêncio, que é um cálculo dado pela equação (4), da energia E contida em um trecho do sinal amostrado sem voz. 1 E = N N n= 0 x( n) x( n) (4) Esse valor servirá para o cálculo do limiar de voz, que foi estabelecido empiricamente a 4 vezes a referência de silêncio, indicado na equação (5). LimiarVoz = 4 x ReferênciaSilêncio (5) Normalização: A normalização é realizada para manter uma amplitude constante do sinal x(n), tornando-o insensível à intensidade do sinal captado pelo microfone. O bloco Normalização estipula o nível do sinal x(n) dentro do intervalo [-1, 1]. Endpoint: Este bloco procura o final do sinal, iniciando a busca a partir do final da conversão em direção ao seu início. O algoritmo calcula a energia em cada trecho, até encontrar um que contenha energia E igual ou maior que o limiar de voz, previamente calculado, determinando neste ponto o tamanho real do sinal de voz. Pré-ênfase: É feita uma pré-ênfase de acordo com a função de filtro FIR passa-alta (Bechetti & Ricotti, 1999). 1 SinalFiltr o = (1 0,95z ) SinalEntrada (6) Divisão dos Quadros: No modo Cepstral, o sinal é dividido em 50 quadros com duração de 512 amostras para cada quadro, e no modo Bfiltros o sinal é dividido em 20 quadros com 500 amostras em cada quadro. Esses valores foram escolhidos para permitir que haja sobreposição dos quadros dentro dos limites da duração do sinal de voz. Mesmo com a variação na duração do tempo da palavra, o tamanho do vetor da informação de saída é constante. Isso foi alcançado através da variação da superposição dos quadros. Uma palavra mais extensa, com maior duração, gera uma sobreposição menor, e uma palavra mais curta gera sobreposição maior. O método também foi empregado por Martins (1997). As figuras 3 e 4 mostram um exemplo da pronúncia da palavra direita no modo Bfiltros, que trabalha com 20 quadros. Na fig. 3, a pronúncia é feita mais rápida, o que acarretou em uma sobreposição maior dos quadros. Já na fig. 4, a mesma palavra é dita mais lentamente, levando a uma sobreposição menor Sinal: amostras Intervalo entre os quadros: 320 amostras Figura 3 Palavra direita, pronunciada rapidamente Sinal: amostras Intervalo entre os quadros: 465 amostras Figura 4 Palavra direita, pronunciada lentamente. O intervalo dos quadros é calculado de acordo com a duração do sinal t s : M = ( ts tq ) /( Quadros 1) (7) Onde M é o número de amostras que separa os pontos iniciais de cada quadro, t s o número de amostras do sinal, t q o número de amostras de um quadro e Quadros é a quantidade de quadros desejados. Para o exemplo da figura 3, M=320. A variável M tem o formato de número inteiro, o que pode levar a um erro de truncamento, calculado pela equação (8). Erro = t M ( Quadros 1) + t ) (8) s ( q Por exemplo, na figura 3, o Erro = 5 amostras. Isso significa que as 5 amostras finais do sinal foram descartadas, o que corresponde a um tempo de 0,4 ms. No modo Cepstral, a palavra deve ter a sua duração dentro do intervalo 23ms < t s < 1s, com M = [1, 479]. No modo Bfiltros, a palavra deve limitar sua duração em 43ms < t s < 832ms, com M =[1, 499]. Hamming Window: Neste bloco o sinal é multiplicado escalarmente pelo vetor previamente calculado do janelamento de Hamming. Autocorrelação e LPC: Obtém-se um vetor de autocorrelação RL, realizada no sinal após o janelamento (Hamming Window). O vetor RL possui valores de autocorrelação até a ordem p. Esse vetor é necessário para calcular os coeficientes LPC até a ordem p=12 para cada um dos 50 quadros, resultando em uma matriz de dimensão 12x50. Foi utilizado o algoritmo 1319

5 de Levinson-Durbin para obtê-los, conforme mostrado por Rabiner & Biing-Hwang (1993). Cepstral: Neste bloco os coeficientes cepstrais são obtidos iterativamente a partir dos coeficientes LPC, conforme mostrado por Rabiner & Biing-Hwang (1993). Os coeficientes cepstrais também são representados por uma matriz 12x50, que representa 600 entradas para a rede de perceptrons multi camadas. FFT: A transformada rápida de Fourier (FFT) é aplicada ao sinal, quadro por quadro, utilizando 256 pontos, e considerando frequência de amostragem de 12KHz. A resolução em frequência é 46,9 Hz. Banco de filtros: Foi utilizado um banco com 20 filtros seguindo a escala Mel. O banco gera uma resposta para cada um dos 20 quadros do sinal de fala, gerando uma matriz de dimensão 20x20 para cada palavra, que representa 400 entradas para a rede de perceptrons de multi camada.o formato dos filtros adotado é triangular, com aumento da banda passante de acordo com o aumento das frequências centrais. Foi adotado o modelo de banco de filtros sugerido por Rabiner & Biing-Hwang (1993). Os valores estão na tabela 1. As frequências central, de corte inferior e superior foram indicadas por Fc Fci e Fcs. Tabela 1 Frequências no modelo de banco de filtros. Filtro Fc (Hz) Fci (Hz) Fcs (Hz) K 920 1,08K 10 1,17K 1,08K 1,27K 11 1,37K 1,27K 1,48K 12 1,6K 1,48K 1,72K 13 1,85K 1,72K 2K 14 2,15K 2K 2,32K 15 2,5K 2,32K 2,7K 16 2,9K 2,7K 3,15K 17 3,4K 3,15K 3,7K 18 4K 3,7K 4,4K 19 4,8K 4,4K 5,3K 20 5,8K 5,3K 6K Para exemplificar o processo de filtragem, considerese o filtro número 9, F 9, que corresponde à frequência central de 1KHz. As frequências envolvidas na operação, já aproximadas para os valores discretos mais próximos, são 936Hz, 983Hz, e 1030Hz. F = 0,3F (936) + 0,83F(983) + 0,65 (1030) (9) 9 F Os coeficientes (0.3, 0.83 e 0.65) na equação (9) foram obtidos conforme um formato triangular de filtragem, e dessa forma obtém-se o valor ponderado para o filtro número Treinamento da rede neural MLP O treinamento da rede neural foi realizado no a- plicativo Matlab, utilizando as funções de seu Toolbox para redes neurais. Os dados de entrada da rede foram obtidos dos valores gerados pelo préprocessamento para cada palavra no programa Geravet. Para o modo de pré-processamento cepstral foram utilizadas 40 amostras para cada uma das palavras. Para o modo de pré-processamento banco de filtros, foram utilizadas 80 amostras para cada uma das palavras. Cada amostra foi pronunciada individualmente no microfone, pelo mesmo locutor em três seções em dias e horários diferentes, para cada modo de pré-processamento. Das amostras obtidas, metade foi separada para treinamento, e a outra metade foi reservada para teste. Foram realizados testes de treinamento para os dois modos de pré-processamento, cepstral e Bfiltros, utilizando rede de perceptrons multi-camadas. Para a sua estrutura, foi estabelecida uma rede com uma camada oculta, e uma camada de saída com seis neurônios, com função de ativação sigmóide utilizando tangente hiperbólica, e erro de 1e-03. Foi adotada uma metodologia de ensaios simulados no Matlab para definir a estrutura da rede. Dessa forma, para o modo cepstral foram agrupados ensaios com 10 e 20 amostras da metade dedicada ao treinamento da rede. Em cada grupo foram definidas redes de 5 a 30 neurônios. Foram, então, testadas configurações diferentes, variando o número de amostras de treinamento (10 e 20) de entrada e a quantidade de neurônios na camada oculta. Para o modo banco de filtros, o número de neurônios da camada oculta variou de 2 a 8. Para cada ensaio, foram medidos os acertos para palavras pertencentes ao vocabulário, e para palavras de ruído, que são definidas como aquelas que não pertencem ao vocabulário escolhido. O algoritmo desenvolvido no Matlab toma a saída da rede e a converte para um valor de grau de certeza ident, dentro de uma escala normalizada no intervalo [0,1]. O grau de certeza ident = 0 equivale a nenhuma chance da palavra observada corresponder à palavra do vocabulário testada, e o valor 1 equivale a 100% de certeza de palavra reconhecida. Foram estabelecidas as seguintes heurísticas para o reconhecimento correto de uma observação: 1 A palavra observada deve estar na faixa: 0,8 ident 1 para uma palavra semelhante do vocabulário. 2 Não pode haver nenhuma outra palavra com ident maior. 3 Quanto às palavras de ruído, será considerado reconhecimento correto se o valor ident for inferior a 0,8 para todas as palavras testadas do vocabulário. 1320

6 Foram realizadas, para cada ensaio, 400 simulações com 400 diferentes conjuntos de pesos iniciais da rede de perceptrons de multi camadas, e foi selecionada aquela de melhor convergência, medida pelo índice de acertos global. direita, após a quantização feita pelo banco de filtros Reconhecimento dos comandos vocais A tabela 2 indica os tamanhos finais das redes neurais para testes. Tabela 2 Dimensões das redes neurais artificiais. Cepstral Banco de Filtros Quantidade de entradas Neurônios ocultos 15 4 Neurônios de saídas 6 6 O programa fonte, ao ser compilado no VisualDSP++, carrega os dados da rede em um vetor, de acordo com o modo especificado. Seu algoritmo está no quadro 1. Quadro 1 - Algoritmo do programa Sesame 1 Inicialização de variáveis: Vetor com pesos do banco de filtros. Vetor com weights e bias das camadas de neurônios. Vetor da janela de Hamming. Vetor de coeficientes para FFT de 256 pontos. Modo de pré-processamento (Cepstral ou Bfiltros). 2 Inicialização dos periféricos do processador BF533: Registradores de configuração do sistema. Memória SDRAM externa. Codec. DMA. 3 Calcula variáveis do ambiente Nível de ruído. Estabelece limiar que separa ruído de voz. 4 Converte sinal de voz em vetor de características Aguarda sinal de voz. Diminui resolução de 24 para 16 bits. Normaliza a amplitude. Decimação. Determina tamanho da palavra. Reforça frequências mais altas com filtro FIR. Se for modo Cepstral, calcula coeficientes cepstrais por meio de LPC. Se for modo Bfiltros, utiliza FFT e banco de filtros. 5 - Aplicar as características do sinal de voz na entrada da rede neural. 6 Identificar comando pela interpretação da saída da rede de neurônios. 7 Visualização do resultado: Acende Led 1 se comando = Direita Acende Led 2 se comando = Esquerda Acende Led 3 se comando = Rápido Acende Led 4 se comando = Devagar Acende Led 5 se comando = Vai Acende Led 6 se comando = Pára Fim 4 Resultados e Discussão Os resultados para o teste de reconhecimento estão separados para os dois modos, com e sem ruído. A figura 5 mostra o sinal obtido para a palavra Frequência (Hz) Treinamento Tempo (quadros) Figura 5 Características de amplitude obtidas pelo Banco de filtros para a palavra direita. As redes neurais foram avaliadas por meio de simulações no ambiente do Matlab para os dois modos de pré-processamento, em situações com quantidades diferentes de amostras e neurônios. Foram utilizadas palavras denominadas ruído, que correspondem a palavras que não pertencem ao vocabulário. 4.2 Modo cepstral Foram realizados testes simulados no Matlab com 10 e 20 amostras para treinamento e número de neurônios variando de 5 a 30. As tabelas 3 e 4 indicam os resultados. Tabela 3 Acertos somente com palavras do vocabulário. Neurônios na camada oculta Número de amostras para cada palavra (sem ruído) ,5% 92,5% 10 83,3% 95,8% 15 87,5% 99,2% 20 87,5% 98,3% 30 87,5% 98,3% Tabela 4 Acertos com palavras do vocabulário + ruídos. Neurônios na camada oculta Número de amostras para cada palavra (com ruído) ,0% 81,4% 10 77,1% 90,0% 15 84,3% 95,7% 20 81,4% 96,4% 30 87,1% 91,4% Menor número de amostras e poucos neurônios significam pior precisão. O aumento para 30 neurônios não trouxe melhoria significativa para a rede. Considerando apenas as palavras do vocabulário, o melhor

7 índice foi de 20 amostras e 15 neurônios com 99,2 % de acerto. 4.3 Modo banco de filtros Foram realizados testes variando-se o número de amostras para treinamento e os neurônios na camada oculta no ambiente Matlab. As tabelas 5 e 6 mostram os resultados em porcentagem de acertos. Tabela 5 Acertos somente com palavras do vocabulário. Neurônios na camada oculta Número de amostras de treinamento para cada palavra (sem ruído) ,0% 84,2% 84,2% 87,9% 3 88,7% 92,5% 97,5% 97,5% 4 91,2% 97,1% 92,9% 97,1% 5 90,4% 95,4% 95,0% 97,1% 6 92,9% 95,8% 97,5% 98,3% 7 94,8% 93,7% 98,3% 97,1% 8 91,2% 92,9% 98,3% 97,5% Tabela 6 Acertos com palavras do vocabulário + ruído. Neurônios na camada oculta Número de amostras de treinamento para cada palavra (com ruído) ,1% 81,4% 81,8% 85,4% 3 84,6% 89,6% 91,8% 92,1% 4 88,2% 94,6% 92,9% 94,6% 5 87,9% 93,9% 94,3% 95,7% 6 89,3% 92,9% 95,0% 94,4% 7 92,1% 92,5% 95,4% 96,1% 8 90,0% 92,5% 96,8% 96,4% Os resultados da simulação indicam que não há melhoria significativa no índice de acertos para mais que 30 amostras e 4 neurônios. 4.4 Reconhecimento Foram implementados os dois modos de préprocessamento no programa de reconhecimento Sesame. O tamanho da rede neural escolhida procurou um equilíbrio entre precisão no índice de acertos e a quantidade de neurônios, de acordo com os resultados obtidos nas simulações na fase de treinamento. O teste foi feito diretamente na placa do EZ-KIT Lite. Uma palavra era falada no microfone, e anotava-se o resultado do reconhecimento visualizado nos leds. 4.5 Modo Cepstral Para o modo Cepstral, foi definida uma rede com 15 neurônios na camada oculta e treinada com 20 amostras de cada palavra. O teste foi feito com 77 amostras, com a pronúncia repetida 11 vezes para cada palavra (vocabulário mais ruído). Os resultados estão na tabela 7. Comparando os resultados on-line e simulado, notase uma diferença significativa. Na simulação, foram necessárias várias tentativas para alcançar um valor ótimo (pelo menos 400 simulações), com resultados parciais na faixa de 45 a 73%. Esse fato indica uma dificuldade da rede encontrar padrões próprios para cada palavra. Tabela 7 Resultados para reconhecimento on-line. Somente com palavras do vocabulário Certo Errado % acerto Total % Palavras do vocabulário + Ruído Certo Errado % acerto Total % 4.6 Modo Banco de filtros No modo Bfiltros, foi estabelecida uma rede com 4 neurônios na camada oculta. Os resultados do teste on-line estão na tabela 8. Tabela 8 Resultados para reconhecimento on-line. Somente com palavras do vocabulário Certo Errado % Acerto Total % Palavras do vocabulário + Ruído Certo Errado % Acerto Total % 4.7 Comparação e discussão dos resultados O pré-processamento com Banco de filtros obteve melhor rendimento nos testes. Utilizou uma rede menor (com 4 neurônios contra 15 do Cepstral) e apresentou melhor índice de reconhecimento, 96% contra 62% do Cepstral, uma diferença significativa. Em um levantamento das referências de outros trabalhos, foram encontradas algumas explicações para essa diferença. Kohonen (1988) cita que o uso de transformação FFT é melhor que aquele com transformação a partir de representação paramétrica LPC, para sistemas que utilizam agrupamento, como redes neurais. O ambiente moderadamente ruidoso nos testes contribui para a diferença, pois, de acordo com Rhee, Young-ik & Geon (2000), o processamento com LPC-Cepstral funciona bem em ambientes silenciosos, porém decai bastante na presença de ruídos significativos. Os mesmos autores realizaram testes com configurações de bancos de filtros com SNR=10dB (voz masculina), resultando em acertos que variaram de 93 a 96%. Para o pré-processamento, constatou-se que a utilização de banco de filtros, a partir de transformada rápida de Fourier, permite um índice de acerto maior que a utilização de coeficientes cepstrais, quando se utiliza rede neural com perceptrons em multicamada. Também é possível a utilização de uma quantidade menor de neurônios e amostras. A principal deficiência do sistema é a pouca rejeição de palavras que não pertencem ao vocabulário, apre- 1322

8 sentando resultados apenas razoáveis, com 82% de acerto no modo Cepstral e 53% no modo Bfiltros, considerando um conjunto exclusivo com as palavras de ruído. Apesar desta deficiência, a adoção desta solução é possível em diversas aplicações. A tabela 9 mostra uma comparação com resultados obtidos em trabalhos que são dependentes de locutor. Tabela 9 Comparativo com resultados dependentes de locutores. Origem Acertos Características Sesame 96% MLP, banco de filtros (400 entradas e 4 neurônios ocultos) / 6 palavras / dependente de 1 locutor Martins (1997) 93% MLP (1280 entradas e 100 neurônios ocultos) / 50 palavras / dependente de 1 locutor Huang & Lee (1991) 96,9% HMM / fala contínua / dependente de 1 locutor A tabela 10 mostra resultados obtidos em trabalhos que são independentes de locutor, ou com múltiplos locutores. Tabela 10 Resultados independente ou múltiplos locutores. Origem Acertos Características Rhee, Young-ik & Geon (2000) 96% MLP (256 entradas e 39 neurônios ocultos) com banco de filtros / dígitos em inglês / 16 locutores Trentin & Gori (2003) Fei & Yonghong (1998) 94,65% Híbrido / dígitos em italiano / 40 locutores 96,2% Híbrido / dígitos em inglês / independente de locutor 5 Conclusão Neste artigo foi apresentada a implementação de um sistema de reconhecimento de voz utilizando redes neurais implementada sobre uma plataforma de hardware limitada, baseada em microprocessador adequada a aplicações simples de comando de voz em sistemas embarcados. Redes neurais são estruturas que exigem quantidade fixa de dados de entrada, o que pode representar um problema para dados com extensão variável, como no caso da voz. Entretanto, a técnica utilizada de sobreposição funcionou adequadamente para os objetivos propostos. Seguindo a estratégia de uma aplicação simples de controle com comandos robóticos, limitados a um vocabulário pequeno, dependente do locutor e com ruído moderado, obteve-se índice geral de acertos muito boa e compatível com os resultados obtidos em outros trabalhos. Cabe ressaltar que as seis palavras do vocabulário foram aprendidas mesmo utilizandose uma estrutura simples com apenas quatro neurônios em uma camada oculta, com mais seis neurônios de saída, com um neurônio para cada palavra. 6 Referências Analog Devices, Inc. ADSP-BF533 EZ-KIT Lite Evaluation System Manual. Norwood: Junho Revisão 3.0. Disponível em: < Acesso em: 05 dez Bechetti, C., Ricotti, L. P. Speech Recognition: Theory and C++ Implementation. West Sussex. John Wiley & Sons Ltd Ben, M. B. Speech Recognition for Disabilities People. In: Information and Communication Technologies, ICTTA '06. 2nd : Vol 1 Bourlard, H. A., Morgan, N. Connectionist Speech Recognition: A Hybrid Approach. Boston: Kluwer Academic Publishers Fei L., Yonghong Y.. Correlation generated targets for neural network based speech recognition. In: ICSP ' Fourth International Conference on Signal Processing. Beijing; 1998: Furui, S. Digital Specch Processing, Synthesis, and Recognition. Tóquio. CRC Press nd ed. Huang X., Lee K. On speaker-independent, speaker-dependent, and speaker-adaptive speech recognition. In: [Proceedings] ICASSP 91: 1991 International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Toronto. 1991: Kohonen, T. Self-Organizing Maps. Berlin: Springer rd ed. Kubik, T., Sugisaka, M. Use of a cellular phone in mobile robot voice control. In: SICE Proceedings of the 40th SICE Annual Conference. International. Nagoya. 2001: Martins, J. A. Avaliação de diferentes técnicas para reconhecimento de fala. 174f. Tese de Doutorado. Universidade de Campinas. Campinas. Unicamp Rabiner, R. L., Biing-hwang J. Fundamentals of speech recognition.prentice Hall, c p. Rhee M. K., Young-ik K., Geon H. L. A noise-robust front-end based on tree-structured filter-bank for speech recognition. In: Neural Networks, IJCNN 2000, Proceedings of the IEEE-INNS-ENNS International Joint Conference on. 2000:81-86 vol.6. Tebelskis, J. Speech Recognition using Neural Networks f. PhD Thesis. Carnegie Mellon University. Pittsburg Trentin E., Gori M. Robust combination of neural networks and hidden Markov models for speech recognition. Neural Networks, IEEE Transactions on. 2003;14(6): Vaseghi, S. V. Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction. Chichester. John Wiley and sons rd ed. Cap