Способ обучения автоматическому распознаванию образов

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НОМИТЕТ СССРПО ДЕЛАМ ИЗОБРЕТЕНИЙ И СТНРЫТЮ Сйо СЩЕТВЪС 1) 3437682/24-102) 13.05.826) 23.02.85, Бюл, В 72) В,И.Богицо, В.И, Водолазкий, .Ф.Зарицкий, С,В.Зайцеви Д.А.Суворов(71) Ордена Лейина институт кибернетики АН Украинской ССР(56) 1,.Авторское свидетельство СССР В 266375, кл. С 06 С 7/16, 1968.2.Рамишвили Г.С.Автоматическое опознание говорящего по голосу. М., "Радио и связь", 1981, с. 122-149. (54)(57) СПОСОБ ОБУЧЕНИЯ АВТОМАТИЧЕС КОМУ РАСПОЗНАВАНИЮ ОБРАЗОВ, включающий выделение сигнал-параметров и сравнение их с эталонами, которые формируют путем записи нормализованных сигнал-параметров в массивы по принадлежности образов к классам ипоиска наилучших эталонов по аппроксимации сигнал-параметров внутри мас"сина и эффективности различения сигнал-параметров разных массивов,отличающийся тем, что,с целью ускорения поиска наилучшихэталонов, последовательно генерируютпоследовательности ортонормальныхопорных сигналов и формируют смесиопорных сигналов из одной последовательности с амплитудами, обеспечивающими минимальное расхождение с внутриклассовой совокупностью сигналпараметров, выделяют автокорреляцииамплитуд, вычитают из них смешанныекорреляции классов, по минимумуразности .- осуществляют поиск оптимальной последовательности опорныхсигналов и из них формируют наилучшие эталоны., 11Изобретение относится к техникераспознавания образов и может бытьиспользовано для обучения электронных вычислительных машин различениюречевых команд при голосовом управлении промьшщенными объектами.Известен способ селекции Ьункций,выбираемых из неминимального сигнального алфавита, включающий линейное комбинирование, вьделение скалярных произведений и итеративный,выбор и компенсацию наибольшего расхождения. Этот способ реализован всинтезаторе электрических сигналови позволяет автоматически Аормировать линейное подпространство, минимизирующее размерность и ошибку представления сообщений 1.1 3.Однако способ не обеспечивает автоматизации выбора пространств, контрастирующих межклассовые различия, распознаваемых сигналов.Известен также способ обученияавтоматическому распознаванию обра.зов, включающий вьделение сигналпараметров и сравнение их с эталонами, которые формируют путем записинормализованных сигнал-параметров вмассивы по принадлежности образов кклассам и поиска наилучших эталоновпо аппроксимации сигнал-параметроввнутри массива и э 3 Фективности различения сигнал-параметров разныхмассивов 1.2 3,Недостатком известного способаявляется неопределенность выбора эталонов, ограничивающая скорость обучения распознаванию образов, в результате которой поиск обычно обрывают, не достигнув оптимума, чтонеизбежно ухудшает качество распознавания.Цель изобретения - ускорение поиска наилучших эталонов,Поставленная цель достигаетсятем, что согласно способу обученияавтоматическому распознаванию образов, включающему вьделение сигналпараметров и сравнение их с эталонами, которые формируют путем записинормализованных сигнал-параметров вмассивы по принадлежности образов кклассам и поиска наилучших эталоновпо аппроксимации сигнал-параметроввнутри массива и эффективности различения сигнал-параметров различныхмассивов, последовательно генерируютпоследовательности ортонормальныхопорных сигналов и Аормируют смеси41447 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 опорных сигналов по одной последовательности с амплитудами, обеспечивающими минимальное расхождение с внутриклассовой совокупностью сигнал- параметров, вьделяют автокорреляции амплитуд, вычитают из них смешанные корреляции классов, по минимуму разности осуществляют поиск оптимальной последовательности опорных сигналов и из них формируют наилучшие эталоны.На чертеже показана блок-схема. устройства, реализующего способ.Устройство содержит управляемый генератор 1 опорных сигналов присоединенные к его вьиодам усилители 2-4 с управляемым усилением, вьиоды котоВ рых соединены с входами сумматора 5, а управляющие входы генератора и усилителей соединены с соответствующими выходами блока 6 управления. Выход сумматора 5 соединен с входом блока 7 сравнения, второй вход которого соединен с выходом выделителя 8 сигнал-параметров через первый блок 9 памяти, адресный вход которого соединен с вьиодом блока 10 принятия решений, выходы которого также соединены с входами генератора 1 опорных сигналов и блока 6 управле ния. Входы блока 10 принятия решений соединены с выходами блока управления через соединенные последовательно блок 11 буферной памяти, блок 12 скаляторов и сравнивающий узел 13, а также с выходом регистра 14 памяти. Входом для распознаваемых сигналов является вход вьделителя 8 сигнал- параметров, а выходом устройства является вьиод блока 10 принятия решений.Способ обучения автоматическому распознаванию речевых образов осуществляется предлагаемым устройством я, следующем порядке.Из произносимых речевых сигналов вьделяют сигнал-параметры, которые записывают в первом блоке памяти, а сопровождающие сведения и принадлежности образов этих сигналов к классам заносят в регистр памяти. Затем блок управления устанавливает управляемый генератор 1 опорных сигналов в режим генерации последовательно изменяемых последовательностей ортонормальных опорных сигналов, кроме того, с помощью введенного в блок управления регулятора управляют усилением усилителей 2-4 и задаютРечебой Сигнал Ке шедшее ВНИИПИ Заказ 501/38 ППП тент, г,Уагород, ул,Проектная 3 114144амплитуды опбрных сигналов, которыесуммируют в сумматоре 5, образуятекущие эталоны. Результаты сравнений текущих эталонов с сигнал-пара;метрами, выбираемыми из первого блока памяти,.пересылают из блока 7сравнения в блок 10 принятия решений,Текущие значения амплитуд опорныхсигналов переписывают в блок буферной памяти, из которого они пересылаются в блок 12 скаляторов, гдевыделяют автокорреляции амплитуд ивычитают смешанные корреляции классов, после чего сопоставляют разности в сравнивающем узле 13, а результаты сравнений передают в блок принятия решений,Процесс обучения по зарегистрированным сигнал-параметрам разворачивается во времени и заканчиваетсявыбором оптимальных эталонов, чтоопределяется достижением границы,7 4оцениваемой показателем, называемым поперечником А,Н.Колмогорова. Достижение этой границы обеспечивается применением экстремального регулятора к выбору подпространства, обеспечивающего скорейшее приближение внутри классов и наибольшие разпичия между ними.После обучения устройство переключается в режим распознавания, который выполняют сравнением с найденными эталонами. Способ обучения автоматическому распознаванию образов найдет применение для распознавания акустических сигналов различного происхождения, удовлетворяющих условию верного соответствия сигналов и сопровождаю- щей информации. В частности он может использоваться при поиске эталонов для идентиАикации голосов и эмоций.