I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   6 ,  Dec em b er   201 9 ,   p p .   4 6 8 4 ~4 6 9 5   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v9 i 6 . p p 4 6 8 4 - 4695          4684       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Co ntinuou s  k a nn a da  speech seg m e ntatio n and  spe ec h  recog nition  ba sed  on thresho ld  u sin g    M FCC   a nd V Q         Va na j a k s h i P utt a s w a m y   G o w da ,  M a t hiv a na n  M urug a v e lu ,  SenthilK u m a ra n T ha ng a m u t hu   A CS   Co ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   V is v e s w a r a y a   T e c h n o lo g ica l  Un iv e rs it y ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   1 9 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   J u n   2 0 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   J u n   30 ,   2 0 1 9       Co n ti n u o u s  s p e e c h   se g m e n tatio n   a n d   it s   re c o g n i ti o n   is p lay in g   i m p o rtan t  r o le  in   n a t u ra l  lan g u a g e   p ro c e ss in g .   Co n ti n u o u s  c o n tex t  b a se d   Ka n n a d a   sp e e c h   se g m e n tatio n   d e p e n d s  o n   c o n tex t,   g ra m m e r  a n d   se m a n ti c s  ru les   p re se n t  i n   th e   k a n n a d a   lan g u a g e .   T h e   sig n i f ica n t  f e a tu re   e x tra c ti o n   o f   k a n n a d a   sp e e c h   sig n a l  f o r  re c o g n it io n   sy ste m   is  q u it e   e x c it in g   f o r  re se a rc h e rs.   In   th is  p a p e r   p ro p o se d   m e th o d   is  d iv id e d   i n t o   tw o   p a rts.   F irst  p a rt  o f   th e   m e th o d   is   c o n ti n u o u s  k a n n a d a   sp e e c h   sig n a l  se g m e n tatio n   w it h   re sp e c t  to   th e   c o n tex t   b a se d   is  c a rried   o u t  b y   c o m p u ti n g   a v e r a g e   sh o rt  term   e n e rg y   a n d   it s  sp e c tral  c e n tro id   c o e f f icie n ts  o f   th e   sp e e c h   sig n a l  p re se n t  in   th e   sp e c if ied   w in d o w .   T h e   se g m e n ted   o u tp u ts  a re   c o m p lete l y   m e a n in g f u l  se g m e n tatio n   f o r  d if fe re n t   sc e n a rio s  w it h   les s  se g m e n tatio n   e rro r.   T h e   se c o n d   p a rt  o f   th e   m e th o d   is  sp e e c h   re c o g n it io n   b y   e x tra c ti n g   les s  n u m b e r  M e l  f r e q u e n c y   c e p stra l   c o e ff icie n ts  w it h   les s  n u m b e r  o f   c o d e b o o k s  u si n g   v e c to r  q u a n ti z a ti o n .   In   th is  re c o g n it io n   is  c o m p lete ly   b a se d   o n   th re sh o l d   v a lu e . T h is  th re sh o l d   se tt in g   is  a   c h a ll e n g in g   tas k   h o we v e r  th e   si m p le  m e th o d   is  u se d   to   a c h iev e   b e tt e r  re c o g n it i o n   ra te.T h e   e x p e rim e n tal  re su lt s  sh o w s  m o re   e f ficie n t  a n d   e ffe c ti v e   se g m e n tatio n         w it h   h ig h   re c o g n it io n   ra te  f o r  a n y   c o n ti n u o u s  c o n tex t  b a se d   k a n n a d a   sp e e c h   s ig n a l  w it h   d iffere n t  a c c e n ts  f o r  m a le  a n d   f e m a le  th a n   th e   e x isti n g   m e th o d s   a n d   a lso   u se d   m in im a l  f e a tu re   d im e n sio n s  f o r  train in g   d a ta.   K ey w o r d s :   F e a tu re   e x trac ti o n   M in im u m   d istan c e   S h o rt   term   e n e rg y   S p e c tral  c e n tro i d     S p e e c h   re c o g n it i o n   S p e e c h   se g m e n tatio n   Zero   c ro ss in g   ra te   Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   P . Van aj ak s h i,   R esear ch   Sch o lar ,   AC S  C o lleg e  o f   E n g in ee r i n g ,     Vis v e s w ar a y a  T ec h n o lo g ical  Un i v er s it y ,   I n d ia .   E m ail:  v an aj a_ g o w d a @ r ed if f m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N     Sp ee ch   s e g m e n tatio n   w it h   r ec o g n itio n   is   ch al len g i n g   task   n o w   a  d a y s .   P r o p o s e d   s p ee ch   s eg m e n tatio n   i n   th i s   p ap er   is   th e  p r o ce s s es  o f   is o lati n g   t h e  s p ee ch   s i g n al  w it h   co n te x t  b ased   in f o r m a tio n   o f   th e  p ar tic u lar   s ce n ar io .   T h e  s eg m e n tatio n   o f   th e   s p ee c h   b ased   o n   co n te x t   is   to   id en t if y   e n d   p o in t s   o f   th e  co n tex t   in f o r m a tio n   b ased   o n   w o r d s ,   s y llab les   o r   p h o n e m es   in   n at u r al  la n g ag e s . T h e  s p ee ch   s e g m e n tat io n   is   a  s u b p ar t  o f   s p ee ch   r ec o g n i tio n   s y s te m .   I n   n at u ar al  la n g u ag e  p r o ce s s in g   co n tex t,  s e m a n tics ,   a n d   g r a m m er   ar e  v er y   i m p o r tan t  to   r ec o g n iz e  th e  s p ee ch .   T h e  ap p licatio n s   o f   au to m a tic  s p ee ch   r ec o g n iti o n   s y s te m   ar e  u s e d  in   b r o ad ca s t  n e w s   tr an s cr ip ti o n ,   in f o r m atio n   ex tr ac tio n   an d   r etr iev al,   id en tit y   th e  s p ea k er s   v o ice  an d   allo w  th e  au t h e n ticated   u s er   to   u tili z e  th e  s er v ice s   an d   m an y   m o r e.   Hig h er   lag   is   m et h o d   is   u s e d   to   ex tr ac t  th e  f ea tu r es  o f   s p ee ch   s ig n al  w it h   lin ea r   p r ed ictio n   [ 1 ] .     T h e  m et h o d   g i v es   t w o   p r ed ictio n   er r o r s ,   o n e  is   th e   o r d in ar y   co n v e n tio n   li n ea r   p r ed ictio n   a n d   o th er   o n e  i s   th e  d ela y ed   v er s io n   w i th   k   n u m b er   o f   s a m p les   o f   lin ea r   p r ed ictio n .   Fu r t h er   C o m b i n ed   Hig h e r   L ag   L in ea r   P r ed ictio n   ( C HL L P )   m o d el   s i m u lta n eo u s l y   b y   ze r o   lag   an d   h ig h er   lag   p r ed ictio n .   I n   C H L L P   m o d el  th e  co s t   f u n ctio n   C H L L P   m o d el  is   eq u al  to   th e  co s t  f u n ct io n   o f   co n v en t io n al  li n ea r   p r ed ictio n   if   s ig n a l  is   co m p letel y   p er io d ic  w it h   f u n d a m e n tal  p er io d   len g t h   eq u al  to   P   n u m b er   o f   s a m p le s   an d   i f   m   n u m b er   o f   s a m p les  s elec ted   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       C o n tin u o u s   ka n n a d a   s p ee ch   s eg men ta tio n   a n d   s p ee c h   r ec o g n itio n   b a s ed …    ( V a n a ja ksh i P u tta s w a my  Go w d a )   4685   f r o m   P . I n   C H L L P   i f   ze r o   lag   p r ed ictio n   m ea n s   m   =  0 ,   s i m u l tan eo u s l y   w eig h ted   b y   s ca lar .   So   th is   m et h o d   is   a   n e w   s p ec tr al  m o d eli n g   m eth o d   ca n   b e  u s ed   as  a  m o d er n   s p ea k er   r ec o g n itio n   s y s te m   w i th   d if f er e n t  n o i s y   en v ir o n m e n t s .     Sp ea k er   in d ep en d e n t  f o r   T el u g u   la n g u a g e   f o r   co n ti n u o u s   w o r d s   M FC C   ( m e l  f r eq u en c y   ce p s tr a l   co ef f icie n t s )   [ 2 ]   an d   DW T   ar e  u s ed   to   e x tr ac t  th e   f ea t u r es  o f   co n t in u o u s   s p ee ch   t h en   clas s i f ied   t h es e   ex tr ac ted   f ea t u r es  u s i n g   HM M  b ased   n eu r al  n et w o r k .   T h e  MFC C   an d   DW T   co m b i n ed   m et h o d s   ar e  u s e f u l  to   ex tr ac t  f ea tu r es  o f   t h e  s p ee ch   s ig n al.   W av elet  p ac k et  d ec o m p o s itio n   ar e  u s ed   to   r e m o v e  t h e  n o i s e  p r esen t  i n   th e  f ea t u r e  o f   th e   s p ee ch   s i g n a l.D W T   is o late  th e  h ig h er   a n d   l o w   f r eq u e n c y   b an d s   p r ese n t i n   th e  s p ee ch   s i g n a l.  So   h ig h   f r eq u en c y   b an d s   ar e  co n s id er ed   as  a  u s e f u l  f ea t u r es.   T h is   p r o ce s s   g iv es  lo w   w o r d   er r o r   r ate  in   s p ee ch   r ec o g n itio n   s y s te m .     T h e  m eth o d   e n h a n ce   t h e  w h i s p er   r ec o g n itio n   [ 3 ]   b y   ex tr ac tin g   a  n e w   r o b u s t   ce p s tr al  f e atu r es  a n d   p r ep r o ce s s in g   b ased   o n   d e m i s in g   a u to en co d er .   T ea s er   en er g y   b ased   ce p s tr al  f ea tu r es   ar e  m o r e  r o b u s t  t h a n   MFC C   f o r   w h is p er ed   d escr ip tio n   DD A E R   P E C C   f ea t u r e  ex tr ac tio n   s ig n i f ica n tl y   i m p r o v es  th e  r ec o g n itio n   r ate  co m p ar e  MF C C ,   G MM ,   HM M.   T h is   p r o p o s ed   m et h o d   i m p r o v es  m o r e  th a n   3 1 %  th a n   tr ad itio n a l  m et h o d s .   T y p icall y   a u to   en co d er   h as  in p u t  la y er   w h ic h   is   t h e  o r ig in al  f ea tu r e  v ec to r   o n e  o r   m o r e  h id d en   la y er   w h ic h   ar e  T r an s f o r m ed   f ea tu r es  o u t  o f   t h o s e  h id d en   la y e r   w h ic h   m atc h es   i n p u t  la y er   f o r   r ec o n s tr u ctio n .   T E C C   b ased   f ea t u r es   p r ed icts   t h e  f ac ts   t h at  T eo p er ato r   a n d   g a m m et   o n e  f il ter   b an k   t o   d escr ib e  w h i s h p er   ch ar ac ter s tics .   So ,   b ec au s e  o f   t h ese  t h e  ac h ie v ed   w o r d   r ec o g n itio n   r ate  i s   9 3 %.    W o r d   b o u n d ar y   d etec tio n   is   u s ed   to   s ep ar ate  th e   w o r d   f r o m   Gu j ar at  Sp ee ch .   T h is   p ap er   ac h iev e s   e n d   p o in t  d etec tio n   [ 4 ]   in   Gu j ar ath   s p ee ch   r ec o g n itio n   s y s te m   w i th   t h e  p r ese n ce   o f   b ac k g r o u n d   n o is e.   I t  s ep ar ates   th e  s ilen t p o r tio n s   o f   t h e  s p ee ch . So   t h at  n o is e  i s   r ed u ce d .   T h i s   w o r d   b o u n d ar y   d etec tio n   u s e s   t w o   al g o r ith m   to   d etec t  an d   p o in t  ex p licitl y   a n d   i m p licitl y .   E x p lic it  e n d   p o in t  d etec tio n   u s ed ativ e  b ef o r e  r ec o g n itio n   an d   i m p licit  e n d   p o in ts   ar e  u s ed   a f ter   s p ee ch   p r o ce s s   to   d etec t  en d   p o in t.th is   m et h o d   ab le  to   d etec t  w ea k   f r icati v e   in   s i g n al  to   n o is e  r atio   co n d iti o n .     T h e  H y b r id   is   m o d el  u s ed   f o r   m ax i m u m   Ga u s s ia n   m i x t u r e  c o n tin u o u s   T a m il  Sp ee ch   r ec o g n itio n   [ 5 ] .   T h is   m et h o d   i m p r o v e s   ac cu r a c y   u p to   3 %  er r o r   r ate  u p   to   4 %  co m p ar e  to   th e  e x i s ti n g   s y s te m .   T h i s   m o d el  i s   u s ed   i n   s p ee ch   to   te x t  co n v er s io n   i n   v ar io u s   ap p licatio n .   I n   t h is   L P C ,   MFC C ,   L P   a r e  u s ed   to   e x tr ac t   th e  f ea t u r e s .   T h is   m e th o d   i s   an   u n s u p er v is ed   m eth o d   t o   an al y s is   o f   d ata  an d   co n s tr u ctio n   m o d elin g .     So   th is   p o r tio n   d ata  p o in ts   b et w ee n   ze r o   an d   o n e.   T h ese  v al u es  ar e  as s ig n ed   b ased   o n   th e  clu s ter s ,   ce n tr e  an d   d ata  p o in ts     T o   r ec o g n ize  is o lated   Ka n n a d a   w o r d s   tr ai n ed   HM M  m o d el  an d   v iter b i  al g o r ith m   f o r   d ec o d in g     p r o ce s s   [ 6 ] .   MFC C   ar e  co m p u ted   in   f r o n ten d   p r o ce s s i n g .   T h is   p r o p o s es to   co m p ar e  t h e  p er f o r m a n ce   o f   p h o n e   lev el  a n d   s y llab le  lev el   ac o u s tic  m o d el  f o r   s m all  to   m ed i u m   s ized   k a n n d a  la n g u a g e  v o ca b u lar y .     Av er ag e   w o r d   r ec o g n itio n   ac cu r ac y   9 7 %  f o r   s y llab le  lev e l  m o d elin g ,   9 8 . 6 %  f o r   p h o n e  lev el  m eo d elin g .   Sp ee ch   co d in g   s etu p   h as b ee n   d o n e  u s i n g   HT K  to o l.   T h e  en tire   d atab ase  tr ain in g   an d   test in g   s a m p les ar e  u s ed   to   b u ild   b y   u s i n g   HM M.   C o f u s io n   m atr ix   i s   u s ed   to   an al y s e  an d   in ter p r et  th e  r es u lt s   at  th e  w o r d   lev el.     HM M  an d   No r m a l  Fi t  [ 7 ]   m e th o d   is   u s ed   f o r   co n ti n u o u s   s p ee ch   r ec o g n itio n .   Vo ice  d etec t io n   b ased   o n   co m p u tin g   d y n a m ic  th r es h o ld   an d   ce p s tr u m   co ef f icie n t s   ar e  ex tr ac ted   as  a   f ea tu r e  o f   v o ice.   T h e  B au m - W alsh   alg o r it h m   i s   u s ed   f o r   tr ain ed   d atab ase  an d   No r m al  Fit   te h n iq u e  is   u s ed   to   lab el  th e  s p ee ch .     T h is   m eth o d   test ed   f o r   f i v e  l an g u a g es.   I n   an   a v er ag e  ac cu r atio n   r ate  9 5 %.   T h e  ex p er im en tal  r esu lts   s h o ws   th at  s ize  o f   m e m o r y   r ed u ce s   b ec au s e  o f   No r m al  Fit   v al u es.   T h e   MFC C   is   u s ed   [ 8 ]   f o r   f ea tu r e  ex tr ac tio n   f o r   tr ain in g   d ata.   T h e  Vec to r   Qu an tizatio n   is   u s ed   f o r   clu s ter i n g   Sp ea k er   I n d ep en d e n t  Kan n ad a  Sp ee ch   R ec o g n iti o n .   VQ 1  a n d   VQ 2   is   u s ed   f o r   clu s ter i n g   p u r p o s e.   T h e  Sp ee ch   R ec o g n itio n   er r o r   d ec r ea s es  f r o m   2 . 5   to   1 . 5 .   I n   ca s e  o f   VQ 1   a n d   VQ 2   ar e   th e  t w o   clu s ter i n g   tech n iq u es,   VQ 1   b ased   o n   b i n ar y   s p litt i n g   al g o r ith m   an d   VQ 2  b ased   o n   lar g es t  a v er ag e   d is to r tio n .   A p p li n g   L i n ea r   d is cr i m i n an t   a n al y s is   ( L D A )   [ 9 ]   a n d   m ax i m u m   li k eli h o o d   tr an s f o r m atio n   o n   MF C C   to   e x tr ac t  f ea t u r es   o f   s p ee ch   an d   i n p u t  t h ese  f ea t u r es  to   C o n v o lu tio n   Ne u r al  N et w o r k   ( C NN)   to   i m p r o v e  r o b u s t n ess   o f   s p ee ch   r ec o g n itio n .   T h is   i m p r o v es t h e   r ec o g n itio n   ac c u r ac y .   T h e  p r o p o s e d   m eth o d   o r g an iz ed   in to   t w o   p ar ts ;  1 )   Sp ee ch   s eg m e n tatio n     2 )   R ec o g n itio n ;   T h e  f ir s t  p ar t  o f   th e  p ap er   is   co n ti n u o u s   k a n n ad a  s p ee ch   s eg m e n tat io n   b ased   o n   co n tex t  an d   is o l ate  k a n n ad a  le tter s   f r o m   co n ti n u o u s   k a n n ad a  s p e ec h   w h ic h   co n tain s   o n l y   k a n n ad a  letter s   s p ee c h   s ig n al.   T h i s   ca n   b e  ac h ie v ed   b y   d etec tio n   o f   v o iced   an d   u n v o i ce d   s p ee ch   s ig n al  b as ed   o n   co m p u ti n g   t h e  av er a g e  en er g y   a n d   s p ec tr al  ce n tr o id   o f   ea ch   f r a m e  o f   t h e  Ka n n ad a   s p ee ch   s i g n al.   Av er ag e  e n e r g y   a n d   s p ec tr al  ce n tr o id   co ef f icien ts   ar e  f u t h er   su b j ec ted   to   a  m ed ia n   f ilter .   T h e  o u tp u t  o f   t h e  m ed ian   f ilter   co ef f icien t  ar e  u s ed   to   s et  th e  th er s h o ld s .     T h ese  th r es h o ld s   ar e  u s ed   to   s eg m e n t  th e  co n ti n u o u s   Ka n n ad a   s p ee ch   s ig n al  b ased   o n   c o n tex t.  T h e  s ec o n d   p ar t  o f   th e  p ap er   is   to   d eter m i n e  th e  f ea t u r e  ex tr ac tio n   o f   th e  s eg m en ted   s p ee ch   s i g n al  u s i n g   t h r es h o ld   b ased   MFC C   a n d   VQ  i n   a n   a u to m a tic  s p ee ch   r ec o g n i tio n   ( ASR )   s y s te m .   T h e  th r e s h o ld   b ased   MFC C   a n d   VQ  i s   u s ed   to   tr ain   s p ee ch   d ata  s et.   T h e  m e th o d s   u s es  less   n u m b e r   o f   MFC C   an d   le s s   n u m b er   o f   co d eb o o k   o f   VQ  g iv e s   b etter   r esu lt s   t h an   t h e  ex is ti n g   m et h o d s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 9   :   4 6 8 4   -   4 6 9 5   4686   2.   P RO P O SE D  M E T H O DO L O G Y     T h e  f ir s t   p ar t  o f   t h e  p r o p o s ed   m et h o d   co n tai n s   co n ti n u o u s   co n te x t  b ased   Ka n n a d a   s p ee ch   s eg m e n tatio n   an d   is o lated   Ka n n ad a   Ak s h ar a  ( m ea n s   letter )   f r o m   co n ti n u o u s   Kan n ad a   s p e ec h   w h ic h   co n tain s   th e  u tter an ce   o f   Kan n ad a   Ak s h ar a  o n l y .   S ec o n d   p ar t  o f   m et h o d   d escr ib es  th e   co n ti n u o u s   co n te x t  b ased   Kan n ad a   s p ee ch   s eg m e n t s   a n d   is o lated   Kan n ad a   ak s h ar a  s p ee ch   r ec o g n itio n   s y s te m   u s i n g   t h r es h o ld   b ased   MFC C   an d   VQ  m eth o d s .   Sp ee ch   s eg m e n tatio n       p ar t  is   th is   p ap er   is   ca r r ied   o u t  b y   d etec tin g   th e  p r esen ce   o f   t h e  v o iced   an d   u n v o iced   s p ee ch   us i n g   a v er a g e  s h o r t  ti m e  e n er g y   a n d   s p ec tr al  ce n tr o id s .   T h e  m ed ia n   f ilter   i s   u s ed   to   s m o o th e n   th e  a v er a g e  s h o r t  ti m e  e n er g y   a n d   s p ec tr al  ce n tr o id s   co ef f icie n ts   o f   t h e  s p ee ch   s ig n al  a n d   t h r es h o ld   h as  b ee n   s et  b ased   o n   t h e   p r o b a b ilit y   d en s it y   f u n ctio n   ( p d f )   o f   t h e  o u tp u t  o f   th e  m ed ian   f ilter   co ef f icie n t s . T h en   co n te x   b ase d   s p ee ch   s eg m e n tatio n   p er f o r m ed   b ased   o n   th e  t h r esh o ld   le v els .       2 . 1 .     Av er a g e  s ho rt   t i m e  ene rg y     ( ST E )   T h e   Kan n ad a   s p ee ch   s ig n al  is   d ec o m p o s ed   in to   a  n u m b er   o f   f r a m es  b y   m u ltip li n g   w in d o w   f u n ct io n   o f   len g t h   L   u s i n g   ( 1 ) .   T h en   ea ch   f r a m e  av er a g e  s h o r t ti m e  e n er g y   [ 1 0 - 11]   is   co m p u ted   u s i n g   ( 2 ) .     ( ) ( ) ( ) w s i s k w i k        ( 1 )     w h er e  () sk   is     k a n n ad a  s p ee ch   s i g n al, () wi   r ep r esen ts   h a m m i n g     w i n d o w   f u n c t io n ,     w h ich   i s   s h i f te d   ac r o s s   th e  s p ee ch   s ig n al  to   o b tain   f r am es   a n d   () w si   is   th e    w i n d o w ed   s p ee ch   s i g n a l     2 1 1 () L w i E s i L   ( 2 )     2 . 2 .     Sp ec t ra l  ce ntr o id   f ea t u re s     T h e  s p ec tr al  ce n tr o id   ( SC )   m ea s u r es  f r eq u e n c y   an d   m ag n i t u d e   o f   t h e  p ar ticu lar   s p ec tr al  b in   u s in g   th e  Di s cr ete  Fo u r ier   T r an s f o r m .   T h e  s p ec tr al  ce n tr o i d   co n tain s   m o r e  en er g y   a b o v e  an d   b elo w   th e  f u n d e m a n tal  f r eq u e n c y ,   wh ich   i s   al m o s t   t h e  a v er ag e   en e r g y   o f   th e   s p ec tr al  b i n .   U s u all y   t h e  s p ee ch   s i g n al   h as  as y m m etr ic  in   n au r e  ab o u t  th e  p itc h   r an g e.   T h e  ac cu r ac y   o f   p er ce p tio n   in   s p ee ch   s ig n a l  in   t h e  f o r m   o f   r a m p   f u n ctio n ,   s o   th at  it  g iv e s   m o r e  ac cu r ate  p er ce p tio n   in   b o th   lo w er   an d   h i g h er   f r eq u e n cies  o f   t h e  s p ec tr al  b in .   T h e  ea ch   f r a m e  o f   th e  s p ec tr al  ce n tr o id   o f   s ize  N   is   d ef i n e d   in   ( 3 )     1 1 () () 2 N k j N k j s j M S m Sm SC f             ( 3 )     W h er e  () k Sm   is   t h e  F FT   o f   w i n d o w ed   s eq u en ce   o f   t h e  s p ee c h   s ig n al  o f   s ize  N s a m p les,   ( 2 ) s f M N   is   th e  w id th   o f   t h e  ea ch   s p ec tr al  b in   an d   s f   is   th e  s a m p lin g   f r eq u en c y   o f   th e  s p ee ch   s i g n al.   T h e  m u ltip licat io n   f ac to r   j   in   ( 3 )   r ef er s   to   th e      p e r ce p tio n   o f   s p ee ch   s i g n al  as a   r a m p   f u n cti o n .     2 . 3 .     M edia n  f ilte r  a nd   t hersh o ld s et t in g     T h e  m ed ian   f i lter   is   u s ed   f u th er   to   s m o o t h en   an d   r etai n   a n y   ab r u p t  ch a n g es  w it h in   2 L    o f       av er ag e   en er g y   a n d   s p ec tr al   ce n tr o id   co ef f icie n t s .   W h er e   L   is   t h e  len g th   o f   f ilter .   I n   th i s   p ap er   le n g t h   o f   t h e  f il ter   is   5 .   Sin ce   it  i s   a  n o n   liear   f ilter   i t   w ill  n o t  s m o o th e n s   t h e  n o is e   co m p o n en ts   p r ese n ts   i n   t h e  a v er ag e  e n er g y   a n d   s p ec tr al  ce n tr o id   co ef f icie n t s .   T h e  m ed ian   f i lter   o u tp u ts   ar e  u s ed   t o   s et  t h e  t h r es h o ld s   b ase d   o n   th e   p r o b ab ilit y   d en s it y   f u n ctio n   ( p d f )   o f   th e   f ilt er   o u tp u t   co ef f icie n ts .   T h e s e  t h er s h o ld s   ar e  u s ed   to   id e n ti f y   t h e  co n te x t  o f   th e  s p ee c h   s ig n al  i n   ap p r o p r iate  m a n n er .   E n er g y   t h r es h o ld   ( E T )   an d   s p ec tr al  ce n tr o id   th r es h o ld   ( ST)   s ettin g   i s   r eq u ir ed   to   s eg m e n t  t h e  co n ti n u o u s   k an n ad a  s p ee ch   s i g n a l. B o th   th e  t h r e s h o ld   ca n   b e  co m p u ted   b y   ta k i n g   th e  h i s to g r a m   o f   th e  ST E   an d   Sp ec tr al  C en tr o id   o f   ea ch   f r am e.   T w o   f la g s   f 1   an d   f 2   ar e  s ettin g   b y   co m p ar in g   en er g y   w it h   E T   an d   ce n tr o id   w it h   ST .   Dep en d in g   o n   t h e  f i n al  f la g ,   th e  s p ee ch   s eg m e n tati o n   is   ac h iev ed   b ased   o n   th e  co n tex t  o f   th e  s ce n ar io .   Fin all y   ea c h   f r a m e  o f   th e  s p e ec h   is   s ep ar ated   w it h   v o iced   an d   u n v o iced   s p ee ch   b ased   o n   co n tex t.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       C o n tin u o u s   ka n n a d a   s p ee ch   s eg men ta tio n   a n d   s p ee c h   r ec o g n itio n   b a s ed …    ( V a n a ja ksh i P u tta s w a my  Go w d a )   4687   2 . 4 .     Z er o   cr o s s i ng   ra t e  a nd   end po int  det ec t io n      Z er o   C r o s s i n g   R ate  g iv e s   in f o r m at io n   o f   r ap id l y   ch a n g i n g   o f   th e  s p ee ch   s ig n al  f r o m   p o s itiv e  to   n eg at iv e.   If   m o r e  n u m b er   ze r o   cr o s s in g s   m ea n s   th e   s p ee ch   s i g n al   co n tai n s   th e  h i g h   f r eq u en c y     in f o r m atio n   [ 1 2 ] .   I f   it  is   les s       th e  s ig n al   co n tain   lo w   f r eq u en c y   in f o r m at io n .   T h u s   ze r o   cr o s s in g s   i s   u s ed   i n   th is   p ap er   to   id en ti f y   th e  v o ic ed   an d   u n v o iced   s p ee ch   s ig n a l  w h ic h   i s   h elp f u l  to   s eg m e n t s   th e   g iv e n   s ig n al.   I n   a  g i v en   f r a m e  t h e  s p ee c h   s i g n al  i s   co n s id er ed   as     n o n - s tat io n ar y   s i g n al  an d   I t is d ef in ed   in   ( 4 ) .        1 1 ( ) ( ) ( ) 2 N CR l Z n s l w n l N   ( 4 )     Z er o   C r o s s i n g   R at es  ( Z C R )   is   u s ed   to   d etec t  th e  v o ice  a ctiv it y   in   t h e  s p ee ch   s i g n al,   th e  s i g n a l  w h et h er   it  is   a  s p ee ch   h as  s p o k en   v o ice  o r   s ilen t.  T h e  Z C R         u s ed   in   th is   p ap e r ,   to   d etec t   th e      en d   p o in t  o f   th e  s p ee ch   s i g n al  w it h in   t h e  co n tex t.  Z er o   cr o s s in g   r ate  is   is o latin g   t h e  letter   ex ac tl y   f r o m   co n tin u o u s   s p ee ch .   Z er o   cr o s s in g   is   p la y i n g   i m p o r tan t  r o le  in   th is   asp ec t  to   s ep ar ate  in d iv id u al  letter s .   B y   m a s k in g   u n v o iced   s p ee ch   is   co n s id er ed   as  ze r o   an d   v o iced   s p ee ch   i s   m ai n tai n ed   as  it  is   i n   t h e  o r ig i n al  s p ee c h   s i g n al.     Fu r t h er   ea ch   letter s   ar e  is o late d   w it h   th eir   e n d p o in ts   u s i n g   s h o r t ti m e  e n er g y   an d   ze r o   cr o s s in g   r ates.       3.   SPEE CH   RE CO G N I T I O N   C o n te x t  b ased   r ec o g n itio n   an d   Kan n ad a  Var n a m ala  an d   Kan n d a  alp h ab et  r ec o g n i tio n s   ar e  p r o p o s ed   f r o m   co n ti n u o u s   Kan n ad a  s p   ea ch   s ig n al.   Me l   Fre q u e n c y   C ep s tr al   C o e f f icien ts   ( MFC C )   an   Vec to r   Qu a n tis at io n   ( VQ)   b ased   f ea t u r e  ex tr ac tio n s   ar e  p r o p o s ed .     3 . 1 .     M el  f re qu ency   ce ps t ra l c o ef f icient s   Me l  Fre q u en c y   C ep s tr al  C o ef f icien t s   ( MFC C )   is   o n e  o f   t h e  e f f icien t  an d   ef f ec ti v e  s ig n i f ica n t  f ea tu r e   ex tr ac tio n   m e th o d   [ 1 3 - 15]   u s ed   in   s p ee ch   r ec o g n i tio n   s y s te m .   T h e  Me l   Fre q u e n c y   s ca le  i s   n o n   l in ea r   w h ic h   r ep r esen t s   b ased   o n   t h e  s p ee c h   f r eq u en c y   r a n g e. U s u all y   n o n   li n ea r   f r eq u en c y   r a n g e   ep er ce p tio n   o f   s p ee ch   s ig n al s   ar e  r ep r esen ted   b y   th e   MFC C   co ef f ic ien t s .   T h e  s p ee ch   s i g n a l  i s   p as s in g   t h r o u g h   a   b an d   p ass   f ilter   to   o b tain   MFC C   co ef f i c ien t s   i n   w h ic h   h ig h er   b an d   f r eq u en cie s   a n d   cr itical  b a n d s   ar e  en h a n ce d   an d   t h en   p as s   th r o u g h   a  in v er s e  Fa s t  F o u r ier   T r an s f o r m   ( F FT ) .   So   th at  th e  s p ee c h   p er ce p tio n   an al y s is   ar e  ac cu r atel y co n s id er   as  a  f ea tu r e  ex tr ac tio n   f o r   r ec o g n itio n   s y s te m .   T h e  co n tin u o u s   s p ee c h   s i g n al  is   d i v id ed   in to   N   n u m b er   o f   f r a m e s   w i t h   m   n u m b er   o f   s a m p le s .   T h is   p r o ce s s in g   i s   d o n e  b y   w i n d o w in g   ea c h   in d iv id u al  f r a m e  w it h   Ha m m i n g   w i n d o w   tec h n iq u e.   T h e  s ig n al  () si   m u ltip l y in g   th e  w i n d o w   f u n ct io n   () wi to   o b tain   th e  w in d o w ed   s p ee c h   s i g n a l  () w si   as g i v e n   in   ( 5 ) .   ( ) ( ) ( ) , w s i s i w i       1 im    ( 5 )     T h e  f r eq u en c y   a n al y s i s   o f   w i n d o w ed   s eq u en ce   i s   co m p u ted   u s i n g   d is cr e te  Fo u r ier   tr an s f o r m   ( DFT )   in   ( 6 ) .     2 1 ( ) ( ) j j k N N ww j S k s j e   ( 6 )     T h e  tr ian g u lar   b an d   o f   f r eq u e n cies a r e  o b tain ed   u s i n g   Me l - f il ter   b an k s   i n   ( 7 ) .     2 5 9 5 l o g 1 700 m e l f f          ( 7 )     3 . 2 .     Vec t o r  q ua ntiz a t io n ( V Q )   Vec to r   Qu an t izatio n   i s   o n e  o f     th e  m o s t  i m p o r ta n t  m eth o d   o f   d is tan ce   m ea s u r e  b et w ee n   t h e   test   d ata   an d   tr ain ed   d ata  s et  in   au to m a tic  s p ee ch   r ec o g n itio n .   B ased   o n   t h e   m in i m u m   d i s tan ce   m ea s u r e m en t ,   it  i s   ea s y   to   r ec o g n is e  th e   te s t  d ata  p r esen t  in   t h e  tr ain ed   d ata  s et.   VQ  is   th e  o n e  o f   th e  m et h o d   to   r e d u ce   th e  n u m b er   o f   s ig n i f ica n t  d i m e n s io n s   o f   in p u t  d ata.   So   th at,   it  m atc h es  t h e  u n k n o w n   m o d el s   in   a  v er y   s i m p le  m an n er   b y   r ed u cin g   t h e  d ata.   T h is   V Q  al g o r ith m   cr ea tes       8   n u m b er   o f   d i m en s io n s   i n   t h is   p ap er ,   w h ic h   p r o d u ce s   a  s et  o f   clu s ter   ce n ter s   s p r ea d     th e  d is t an ce   s p ac e  d ep en d in g   o n   th e  s p ee ch .   Sig n al  f ea tu r e s . T h en   ca teg ar i s e  an y   f ea tu r e  v ec to r   to   o n e  o f   th ese  cl u s ter s   an d   b y   u s i n g   t h ese  clu s ter   n u m b er   as  an   i n p u t  f ea t u r e  v ec to r . C o m p ar in g   [ 1 6 ,   1 7 ]   t w o   s eq u e n ce s   o f   i n teg er s   v e cto r s   th an   t h e  e n tire   o r ig in al  v ec to r s . o n e  o f   th e  ad d itio n al  ad v an ta g e    is   to   co m p u te  th e  d is ta n ce   b et w ee n     th e  p air s   o f   clu s ter s   a s       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 9   :   4 6 8 4   -   4 6 9 5   4688   th e  E u cl id ea n   d is ta n ce   m ea s u r e  b et w ee n   t h eir   co r r esp o n d in g     ce n ter s   o f   t h e  v ec to r s .   T h is   is   v er y   s i m p le  to   v ie w   t h e  lo o k ed   u p   tab le  to   m ea s u r e  th e  d i s tan ce   b w t w ee n   th e  c lu s ter s     a n d     n o t  r eq u ir ed   an y   ad d itio n al  co m p u tatio n s   to   m ea s u r e  d is ta n ce .     I n   o r d er   to   m a k e  t h e  VQ  m et h o d   s i m p le,   a    s et  o f   clu s ter   ce n ter s   is   d e f in ed     as  a  co d eb o o k     b ec au s e   it    p r o d u ce s     f ea t u r e  v ec to r s   in to   s i n g le  v al u e.   T h e  co d eb o o k   s ize      r e f er s   to   t h e  n u m b er   o f   clu s ter s   i n   th e  co d eb o o k .   I f     a n y   s o r t  o f   in f o r m at io n   i s   lo s t    w h e n   V Q  is   [ 1 8 - 2 0 ]   m et h o d   is   u s ed   to   en co d e  a n   i n p u t  v ec to r   s eq u en ce .   T h en   g r o u p in g     d is s i m ilar   p o in ts   an d     r ep r esen tin g   ev er y   c lu s ter   m e m b er   b y   co m p u ti n g   th e  m ea n   clu s ter s .   T h e  lo s s   o f   in f o r m at io n   is   t h e  d if f er en c e  b et w ee n   t h e  o r ig i n al  in p u t  v ec to r   s eq u en ce   a n d   th e  q u an t is ed   v ec to r   s eq u e n c e.   T h e  m ea n   v al u e  o f   t h is   d if f er en ce   is   th e   VQ  d i s to r tio n .   By   in cr ea s esi n g   th e    s ize  o f     t h e  co d eb o o k       lea d s   to     d ec r ea s es in     VQ  d is to r tio n .       3 . 3 .     T hresh o ld s et t ing   T h e  o u tp u t  o f   t h e  co d eb o o k   is   u s ed   to   s et  th e  t h r es h o ld   v al u e  to   r ec o g n ize  we t h er   test   s p e ec h   s i g n al  is   p r esen t  o r   n o t  in   th e  tr ain i n g   d ataset.   T h e  m i n i m u m   v alu e  in   th e  co d e  b o o k   is   u s ed   as  th r es h o ld   v alu e  b u t   th is   th r es h o ld   s h o u ld   b e  les s   t h e  h a lf   o f   t h e  av er a g e  v a lu e  in   th e  co d eb o o k ,   th en   o n l y   th e  t est  s p ee ch   s i g n a l  is   allo w ed   to   te s t  i n   th e   tr ain i n g   d ata  s et  o th er w i s e  te s t  s p ee ch   s ig n al  is   n o t  p r ese n t  i n   t h e  tr ain i n g   d ata  s e t.   On ce   t h e  test   s p ee c h   s i g n al  i s   allo w ed   to   test ,   it  l o o k s   o n l y   t h e  m i n i m u m   d i s tan ce   v ec to r ,   th e  m i n i m u m   d is tan ce   v ec to r   s p ee ch   is   r ec o g n ize  a s   a  test   s ig n al  s p ee c h .     3 . 4 .     P r o po s ed  m o del a lg o rit h m   Co nte x t   ba s ed  v o ice  det ec t io n:   Ste p   1:    I n p u t d ata  co n tin u o u s   k an n ad a  s p ee ch   s i g n al   1.   T h e  s p ee ch   s ig n al  o f     s a m p li n g   f r eq u e n c y   s f   Hz  an d   h a m m i n g   2.   w i n d o w   len g t h   ( N )   =  s tep   s ize  =  0 . 0 5 0   s f .   3.   C o m p u te  n u m b er   o f   f r a m es   o f   s p ee c h   u s i n g   ( 1 )   b y   s h i f ti n g   t h e  w i n d o w   t h e  ac r o s s   th e  en tire   s p ee ch   s ig n al.   Ste p   2:    C o m p u te  t h e  av er ag e  en er g y   o f   ea ch   f r a m e  u s in g     e q u atio n   ( 2 ) .   Ste p   3:    C o m p u te  2 N   p o in t FFT   o f   w i n d o w ed   s eq u e n ce   o f   ea c h   f r a m e.   1.   C o n s id er   o n l y       N   p o in t FFT   co ef f icien ts   to   r ed u ce   h i g h er   s p ec tr al  co m p o n e n t s .     2.   Sp ec tr al  ce n tr o id     ‘ C ’   o f   ea ch   w i n d o w ed   s eq u en ce   u s in g     eq u atio n   ( 3 )              T h en   f in al l y   ce n tr o id   C  is         2 s C C f    .   Ste p   4:    Fil ter in g       Fi lter   th e  a v er ag e  e n er g y   s eq u e n ce   an d       ce n tr o id   s eq u en ce   u s i n g   m ed i an       t w ice                         o f   f ilter   len g t h   o f   f i v e  an d   co m p u te                     m e a n E =  m ea n ( ) fi lt e r e d E ,  m e a n C =  m ea n () fi lt e r e d C   1.   Fin d   t h e  th r es h o ld   u s in g   p d f   o f   en e g y   a n d   ce n tr o id   s eq u e n ce .   2.   C o m p u te  th e  th r e s h o ld   as  th e  w ei g h ted   av er a g e  b et w ee n   t w o   f ir s t  p d f   lo ca l  m ax i m a  t h en   t h r es h o ld   en er g y = 2 m e a n E .    3.   Si m i lar l y   s tep 3   is   r ep ea ted   f o r   ce n tr o id   s eq u en ce .   Ste p   5:    Set th e  T h r esh o ld   v al u es    1.   Set f la g s   1 f an d   2 f .   2.   1 fE  th r es h o ld   en er g y .   3.   2 fC  . th r es h o ld   C en tr o id .   4.   1 ff & 2 f .   Ste p 6 :    Sp ee ch   d etec tio n .     1.   I n itiali s e  co u n t=1 ,   f la g =1 .     2.   Set star t li m it.   3.   I n cr ea s e  o v er all  co u n ter .   I n cr ea s e  co u n ter   o f   t h e  c u r r en t sp ee ch   s e g m e n t.   4.   I f   atlea s t o n e  s eg m e n t h a s   b ee n   f o u n d   i n   th e  c u r r en t lo o p   s et  en d   co u n ter   t h en   i n cr ea s e  o v e r all  co u n ter .   5.   Me r g e  o v er lap p in g   s eg m e n ts .   6.   P lo t  th e  s eg m e n ted   s p ee ch   s i g n al  b y   r ep r esen ti n g   i n   r ed   co l o u r   an d   p lay   ea ch   s eg m e n t.   F in all y   w r itten   ea ch   s e g m e n t a s   . w a v   f ile.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       C o n tin u o u s   ka n n a d a   s p ee ch   s eg men ta tio n   a n d   s p ee c h   r ec o g n itio n   b a s ed …    ( V a n a ja ksh i P u tta s w a my  Go w d a )   4689   7.   Seg m en t th e  co n tin u o u s   k a n n a d a  s p ee ch   s ig n al  b ased   o n   co n tex t  u s i n g   f la g s   1 f an d   2 f .   8.   I s o late  th e  k an n ad a  letter   s p e ec h   s i g n al   u s i n g   Z C R   f r o m   c o n tin u o u s   k a n n ad a  s p ee ch   b a s ed   o n   co n te x t  w h ic h   co n tai n s   o n l y   k an n ad a  l etter   s p ee ch   s i g n a l.   P lo t  th e  is o lated   k a n n ad a l etter   s p ee ch   s i g n al   b y   r ep r ese n tin g   in   r ed   co lo u r   a n d   p la y   is o late d   k an n ad a   s p ee ch . Fi n all y   w r itte n   ea ch   let ter   s p ee ch   as . w av   f ile.   Sp ee ch  Rec o g nitio n   Ste p   1 :   T ak e  s eg m e n ted   s p ee ch   s ig n al   as a   tr ain in g   d ataset   Ste p   2:   A p p l y   t h e  Fo u r ier   tr an s f o r m   s eg m e n ted   s p ee c h   s i g n al   Ste p   3:   Ma p   th e  lo g   a m p l itu d e s   o f   th e  s p ec tr u m   o b tain ed   ab o v e   o n to   th e   Me l  s ca le,   u s i n g   tr ian g u lar   o v er lap p in g   w i n d o w s .   Ste p   4:   T ak e  th e  Dis cr ete  C o s i n e  T r an s f o r m   o f   th e  li s t o f   Me l lo g - a m p lit u d es,  as i f   it  w er e  a  s ig n a l.   Ste p   5:   T h e  MFC C s   ar e  t h e  a m p lit u d e s   o f   th e  r es u lti n g   s p ec tr u m .   Ste p   6:   C alcu late  MF C C   C o ef f icie n t f o r   tr ain in g   d ata s et  w it h   f r eq u e n c y   r ate  1 0   Ste p   7:   Gen er ate  co d e  b o o k   f o r   ea ch   s eg m e n ted   MFC C   co ef f icie n ts   u s i n g   v ec to r   Qu a n tizat io n   ( VQ)   w it h   8   n u m b er   u s i n g   eq u id is ta n ce   a n d   k ee p   th e s e  co d eb o o k s   as a   tr ain in g   d ata  s et.   Ste p   8 :   R ep ea t step 6   an d   s tep 7   f o r   test   s p ee ch   s i g n al    Ste p   9 :   Set th e  t h r es h o ld   b y   c o m p u ti n g   th e  t h e  m in i m u m   v a lu e  o f   co d eb o o k s   in   tr ain i n g   d ata   s e t.     Ste p   10:   C o m p u te  th e  a v er ag e  v alu e   o f   co d eb o o k s   in   tr ai n in g   d ata  s et.   Ste p   11:   I f   th r es h o ld   v al u e  is   les s   th a n   h alf   o f   th e   a v er ag e  v a lu e ,   t h en   it  ch ec k   th e  te s t  s i g n al  in   t h e  tr ain i n g   d ata  s et  o th er w is e  tes t sp ee ch   s ig n s l is n o t r ec o g n ized .     Ste p   12:   C o m p u te  d is tan ce   b et w ee n   tes t d ata  w it h   tr ain in g   d ata.   Ste p   13:   T h e  m i n i m u m   d i s tan ce   v ec to r   s p ee ch   in   t h e  tr ai n in g   d ata  s et  is   co n s id er ed   as r ec o g n ized   Ste p   14:   Sto p       4.   RE SU L T S  A ND  D I SCU SS I O NS   4 . 1 .     Seg m ent a t io n   T h e  Fig u r e  1   s h o w s   t h at  co n ti n u o u s   o r ig i n al  k a n n ad a  Sp ee ch   s i g n al  s e g m en ted   i n to   f o u r   p ar ts .   T h e  s h o r t  ti m e   en er g y   o f   s p ee ch   s i g n al  an d   co r r esp o n d i n g   s p ec tr al  ce n tr o id   o f   ea c h   s eg m e n ted   o u tp u t  m en tio n ed   w it h   g r ee n   co lo u r   an d   its   f ilter ed   o u tp u t  w it h   b lu e  co lo u r .   T h e  m ed ian   f ilte r   o u tp u t  i s   co m p letl y   s m o o th e n   s o   t h at  a n y   d is to r ti o n   p r esen t   in   t h e  s p ee c h   s ig n al  co m p letel y   eli m i n ated .   T h e  s eg m e n ted   s p ee c h   s ig n al  co m p letel y   is o lated   w it h   v o iced   an d   u n v o iced   w i th   r esp ec t  to   th e  p ar ticu lar   s ce n ar io   o f   th at  co n tex t.   T h e  Fig u r e  2 ,   s h o w s   th e  co r r esp o n d in g   k a n n ad a  Sp ee ch   s ig n a l  te x t.   E ac h   s eg m e n ted   o u tp u t  is   co m p le tl y   m ea n in g f u l  w i th   r esp ec t  to   th e  k a n n ad a  s y n ta tic ,   s e m a n tic  an d   g r a m etic  r u le s   w h ic h   is   m e n tio n ed   as   in   Fig u r e  3   o f   ( a - d )   u s i n g   u n ic o d e  o f   k a n n ad a  lan g u ag e.   T h e   Fi g u r e  4   i llu s tr ates   s o m e  o f   t h e  w o r d s   p r ese n t  i n   th e  s e g m en ted     s p ee ch   s i g n al  t ex t  w r itte n   u s in g   U n ico d e  o f   k an n ad a  la n g u a g e  w it h   m at lab   R 2 0 1 4 a.     T h e  T a b le  1   g iv es  th e  co n tex t   b ased   co n tin u o u s   k an n ad a  s p ee ch   s i g n al  s e g m e n tatio n   w it h   d if f er e n t  ac ce n t  o f   d if f er en t   s i g n al   s iz e  o f   m ale  a n d   f e m ale  s p ee ch .   T h e  s eg m en ta tio n   al g o r it h m   test ed   n ea r l y   1 0 0   d if f er e n t  k a n n ad a  s p ee ch   s i g n al  o f   f e m ale  an d   m ale  w i th   d if f er en t  ac ce n t.  T h is   alg o r ith m   g i v es  0 . 0 1   %  o f   s eg m e n tatio n   er r o r   r ate.   On l y   th r ee   d i f f er en t   s p ee c h   o f   d if f er en t  d u r atio n   i s   l is ted   i n   T ab le  1 .   T h e  o r ig in a l   s eg m e n tatio n   w it h   co n tex   b ased   is   al m o s t  n ea r l y   eq u a l  t o   p r ac tical  s eg m e n tatio n   o f   co r r ec t  s eg m en t s .     T h e  n u m b er   o f   m is s ed   an d   ex tr a  s eg m en tat io n   al m o s t  n i l  an d   er r o r   r ate  is   alm o s t  n eli g ib le .   So ,   th e  alg o r ith m   w h ic h   h as   b ee n   m e n tio n ed   in   th i s   p ap er   g iv e s   co r r ec t  s e g m en tatio n   w it h   le s s   er r o r   r ate.   T h e  T ab le   2   s h o w s   th at  s e g m en ta tio n   o f   co n tex t  b ased   w it h   d if f er en t  v o ca b u la r y   f o r   m ale  a n d   f e m ale  o f   d if f er en t  ac ce n t  g i v e s   d ep en d in g   o n   th e   v o ca b u lar y   s ize   th e   s e g m en tatio n   ac cu r ac y   d ec r ea s es   as   v o ca b u lar y   s ize   in cr ea s es  b u t   p r o p o s ed   alg o r ith m   g i v es b ett er   s eg m e n tat io n   ac cu r ac y   ev e n   f o r   lar g e  v o ca b u lar y   s ize.   T h e  Fig u r e  5   s h o w s   t h e  co n ti n u o u s   k an n ad a  letter s   s p ee c h   s ig n al    an d   s e g m e n tatio n   o f   c o n tin u o u s   k an n ad a  letter s   s p ee c h   s ig n al  s h o w s   t h e  co n t in u o u s   k an n ad a   lette r s   s p ee ch   s i g n al   w h ich   co n tai n s   a ll 5 2   letter s   o f   k a n n ad a  la n g u a g e.   T h is   s p e ec h   s i g n al  letter s   ar e  i s o lated   in   Fi g u r e  5   ( a - h )   w h ich   ar e  m e n tio n ed   o n l y   s ev e n   letter s   w it h   r ed   m ar k   i n   s p ee c h   s i g n a l.      T h e  T ab le  3   c o n tain s   t h e  s e g m e n tat io n   o f   t h e  k an n ad a  ak s h r a  f r o m   co n ti n u o u s   k an n a d a  ak s h r a   s p ee ch   s ig n al   o f   m a le  a n d   f e m ale.   Seg m e n tatio n   o f   k a n n a d a  ak s h r a  i n   t h i s   ca s e    is   th e   is o latio n   o f   k a n n ad a   ak s h r a.   T h e  co n ti n u o u s     s p ee ch   s i g n al  co n tain s   to tal  5 2   k a n n ad a  a k s h ar ' s .   t h e  o r ig i n al  s eg m e n t s   m u s t  b e  5 2   ak s h ar ' s   b u t      is o lated   k a n n a d a  letter s   f r o m   t h e   alg o r it h m   w h ic h   h as   b ee n   m e n tio n ed     g iv e s   m o r e  t h an   5 2   ak s h ar ' s   w h ic h   co n tai n s     co r r ec t  5 2   ak s h ar ' s   s e g m e n ts   an d   ex tr a  s eg m e n ts   w h ich     ar e  n o t  r eq u ir ed   s eg m e n ts .   T h e  er r o r   o cc u r s   d u e  to   th e  e x tr a  s e g m e n t s   w h ich   i s   r ed u n d an t,  b u t  t h e  m i s s i n g   s e g m en t s   n il  f o r   b o th   m al e   an d   f e m ale  s p ee ch   s i g n al.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 9   :   4 6 8 4   -   4 6 9 5   4690       Seg m en t - 1     Seg m en t - 2         Seg m en t - 3   Seg m en t - 4     Fig u r e  1 .    C o n ti n u o u s   Ka n n ad a  s p ee ch   S i g n al  s eg m e n ted   in t o   f o u r   p ar ts           Fig u r e  2 .     Or ig in al  Ka n n ad a  S p ee ch   s ig n al  te x t                   Fig u r e  3 .     Kan n ad a  Sp ee ch   s ig n al  is   s eg m e n ted   in to   f o u r   p ar ts   ( a) ,   ( b ) ,   ( c )   an d   ( d )       Fig u r e  4 .   Un ico d e  r ep r esen tati o n   o f   Kan n ad a  tex t           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       C o n tin u o u s   ka n n a d a   s p ee ch   s eg men ta tio n   a n d   s p ee c h   r ec o g n itio n   b a s ed …    ( V a n a ja ksh i P u tta s w a my  Go w d a )   4691   T ab le  1 .   C o n tex t  b ased   co n ti n u o u s   Ka n n ad a  Sp ee ch   s e g m en tatio n   w it h   d if f er en t a cc en t     S p e a k e r s   N o .   o f   d i f f e r e n t   sp e a k e r s   N o .   o f   o r i g i n a l   se g me n t s   N o .   o f    c o r r e c t   se g me n t s   N o .   o f   mi sse d   se g me n t s   N o .   o f   e x t r a   se g me n t s   Er r o r   Rate   F e mal e   w i t h   si g n a l _ 1   S1   4   4   N i l   N i l   N i l   S2   4   4   N i l   N i l   N i l   S3   4   4   N i l   N i l   N i l   M a l e   w i t h   si g n a l _ 1   S1   4   4   N i l   N i l   N i l   S2   4   4   N i l   N i l   N i l   S3   4   4   N i l   N i l   N i l   F e mal e   w i t h   si g n a l _ 2   S1   10   10   N i l   N i l   N i l   S2   11   12   N i l   1   1   S3   10   11   N i l   1   1   M a l e   w i t h   si g n a l _ 2   S1   11   12   N i l   1   1   S2   10   11   N i l   1   1   S3   11   10   1   N i l   1   F e mal e   w i t h   si g n a l _ 3   S1   62   62   N i l   N i l   N i l   S2   63   62   N i l   1   1   S3   63   62   N i l   1   1   M a l e   w i t h   si g n a l _ 3   S1   62   62   N i l   N i l   N i l   S2   63   62   N i l   1   1   S3   63   62   N i l   1   1       T ab le  2 .     Seg m en ta tio n   o f   co n te x t b ased   Kan n ad a  s p ee ch   s ig n al  w it h   d if f er en t v o ca b u lar y           ( a)   ( b )           ( c)   ( d )     Fig u r e  5 .   ( a)   C o n tin u o u s   k a n n ad a    letter s   s p ee ch   s i g n al ,   ( b )   Ak s h ar a  ’ a ’ ,  ( c )   Ak s h ar a  ’ aa ’ ,  ( d )   A k s h ar a  ’ e ’   S p e a k e r s   N u mb e r   S p e a k e r s   S i z e   o f   v o c a b u l a r y ( s e g me n t s)   S e g me n t   a c c u r a c y   ( %)   Er r o r   r a t e   ( %)   F e mal e   50   1 0 0   99   1   M a l e   50   1 0 0   99   1   F e mal e   50   5 0 0   97   3   M a l e   50   5 0 0   98   2   F e mal e   50   1 0 0 0   96   4   M a l e   50   1 0 0 0   97   3   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 9   :   4 6 8 4   -   4 6 9 5   4692       ( e)   ( f )           ( g )   (h )     Fig u r e  5 .   ( e )   A k s h ar a  ’ ee ’ ,  ( f ) Ak s h ar a  ’ u ’ ,   ( g ) ,   Ak s h ar a   ‘ u u ’ ,   ( h )   Ak s h ar a  ’ r u ’       T ab le  3 .   Kan n ad a  Ak s h ar a   ( letter s )   Sp ee ch   Seg m e n tatio n   w it h   d if f er en t a cc e n t   S p e a k e r s   N o . o f   d i f f e r e n t   S p e a k e r s   N o . o f   O r i g i n a l   se g me n t s   N o . o f   C o r r e c t   se g me n t s   N o . o f   mi sse d   se g me n t s   N o . o f   e x t r a   se g me n t s   S e g me n t a t i o n   Er r o r     F e mal e   1   52   57   N i l   5   5   2   52   54   N i l   2   2   3   52   56   N i l   4   4     M a l e   1   52   55   N i l   3   3   2   52   57   N i l   5   5   3   52   56   N i l   4   4       4 . 2 .     Rec o g nitio n   T h e  T a b le  4   illu s tr ates  th e   s eg m e n ted   Kan n ad a   letter s   s p ee ch   r ec o g n itio n   f o r   m ale   an d   f e m ale.   T h e  is o lated   Kan n ad a   a k s h a r a  s p ee ch   s ig n al   is   u s ed   as   a  tr ain g   d ata   s et  f o r   t h e  r ec o g n itio n   s y s te m .    T h e  r ec o g n itio n   s y s te m   g iv e s   ' 1 '   f o r   th e  t h e  r ec o g n is ed   s eg m en t  w h ich   is   p r ese n t  i n   t h e  tr ain e d   d ata  s et  i.e   th e  test   s eg m e n t   o th er w i s e  it i s   ' 0 ' .           T ab le   4 .   I s o lated   Kan n ad a   ( A k s h ar a)   letter s   s p ee ch   r ec o g n it io n   S p e a k e r s   T e st   S e g m e n t s   T r a i n i n g   S e g me n t   ಅ   ಆ   ಇ   ಈ   ಉ   ಊ   ಅ   ಋ   F e mal e   ಅ   1   0   0   0   0   0   1   0   ಆ   0   1   0   0   0   0   0   0   ಋ   0   0   0   0   0   0   0   1   ಎ   0   0   0   0   0   0   0   0   M a l e   ಇ   0   0   1   0   0   0   0   0   ಈ   0   0   0   1   0   0   0   0   ಋ   0   0   0   0   0   0   0   1   ಔ   0   0   0   0   0   0   0   0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       C o n tin u o u s   ka n n a d a   s p ee ch   s eg men ta tio n   a n d   s p ee c h   r ec o g n itio n   b a s ed …    ( V a n a ja ksh i P u tta s w a my  Go w d a )   4693   T ab le  5   c o n tain s   th e   co n te x t  b ased   co n tin u o u s   Ka n n ad a   s p ee ch   r ec o g n it io n .   T h e  s eg m e n ted   s p ee ch   s ig n al  is   u s ed   as   a  tr ai n g   d ata  s et  f o r   t h e  r ec o g n itio n   s y s te m .   T h e  r ec o g n iti o n   s y s te m   g i v es   ' 1 '   f o r   th e  r ec o g n ized   s e g m e n t  w h ic h   i s   p r esen t  i n   t h e  tr ai n ed   d ata  s et  i.e   th e   test   s e g m en t.   Oth er w i s e   it  is   ' 0 ' .   T h is   r ec o g n itio n   s y s te m  g iv e s   b etter   r ec o g n itio n   r ate.   T h e  T a b le  6   s h o w s   th e  co m p a r is o n   o f   s p ee ch   r ec o g n itio n   o f   d if f er en t  f ea t u r e  e x tr ac tio n   m eth o d s   o f   d if f er e n t  lan g u ag e s   w h ic h   ar e  r ef er r ed   in   th e s e  p ap er s   [ 21 ,  22 ].   T h is   tab le  m ain l y   co m p ar e s   t h e  M FC C   alo n g   w it h   o t h er   tec h n iq ue   o f   f ea t u r e  ex tr ac tio n   m et h o d s   u s ed   f o r   test   an d   tr ai n g   d ata  s et  w h ich   ar e  ar e  u s ed   as   a   in p u t  to   th e  r ec o g n itio n   s y s t e m .   Sp ee ch   s i g n al  o f   d i f f er e n t  lan g u a g es  d ep en d s   o n   t h e  s y n tax   a n d   s y m a n tic   an al y s is   o f   th at   la n g u a g e.   E s p ec iall y   th e   I n d ian   la n g u a g es  h av e   lar g e  s et s   o f   v o ca b u lar y .   T h e  r ec o g n itio n   o f   I n d ian   la n g u a g e  s p ee ch   s ig n a l  as  s h o w n   i n   T ab le  5   w it h   d if f er e n t  r ec o g n itio n   r ate.   T h e  p r o p o s ed   m et h o d   w h ic h   h as  b ee n   u s ed   g i v es  b etter   r ec o g n it io n   r ate  w it h   le s s   n u m b er   o f   MF C C   co ef f ici en ts   th a n   th e  o t h er   l an g u a g e.   T h e  Fi g u r e  6   s h o w s   t h e  g r ap h ical  r ep r ese n tatio n   o f   r ec o g n itio n   ac c u r ac y   o f   d i f f er e n t   lan g u a g es  [ 23 - 25 ] .  T h e  m et h o d   w h ic h   i s   u s ed   i n   th is   p ap er   f o r   Kan n ad a   lan g u a g e  s p ee ch   r ec o g n itio n   s h o ws   b etter   ac cu r ac y   r ate  th a n   th e  e x is t in g   m eth o d s .       T ab le  5 .   C o n tex t  b ased   co n ti n u o u s   Ka n n ad a   s p ee ch   r ec o g n it io n       T ab le  6 .     R ec o g n itio n   ac c u r ac y   o f   d if f er en t f ea t u r e  ex tr ac tio n   m et h o d s   o f   d i f f er e n t la n g u a g es   L a n g u a g e s   F e a t u r e   Ex t r a c t i o n   M e t h o d s   P e r c e n t a g e   o f   R e c o g n i t i o n   r a t e   I n d o n e si a n   M F C C ,   C M N _ M F C C ,   P L P   8 8 , 9 0 . 8 8   K o r e a n   M F C C   ( G M M )   78   En g l i sh   M F C C   95   A r a b i c   M F C C   91   I n d i a n   ( T a mi l )   L P C + M F C C   89   I n d i a n   ( T e l u g u )   L P C + M F C C   90   I n d i a n   ( M a l a y a l a m)   L P C + M F C C   90   I n d i a n   ( K a n n a d a )   L P C + M F C C   91   I n d i a n   ( K a n n a d a )   P r o p o se d   98           Fig u r e  6 .     R ec o g n it io n   ac cu r a c y   o f   d if f er en t f ea t u r e  ex tr ac ti o n   m et h o d s   o f   d if f er en t la n g u ag es         S p e a k e r s   T e st   S e g me n t s                                                                   T r a i n i n g     S e g me n t s   S e g 1   S e g 2   S e g 3   S e g 4   S e g 1   S e g 2   S e g 3   S e g 4   F e mal e     S e g 1   S e g 2   S e g 3   S e g 4   1   0   0   0   0   1   0   0   0   0   1   0   0   0   0   1   1   0   0   0   0   1   0   0   0   0   1   0   0   0   0   1   M a l e   S e g 1   S e g 2   S e g 3   S e g 4   1   0   0   0   0   1   0   0   0   0   1   0   0   0   0   1   1   0   0   0   0   1   0   0   0   0   1   0   0   0   0   1   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.