Автоматизированный синтез физических принципов действия. Синтез речи

Заключительные замечания

В данной лекции рассмотрены некоторые алгоритмы, которые мы можем отнести к эволюционным и/или переборным. Сразу обращает на себя внимание тот факт, что во всех эволюционных алгоритмах в той или иной мере присутствует перебор, который придает им одно уникальное свойство — универсальность. В то же время, ни один из передовых алгоритмов не использует перебор в чистом виде. Все они имеют те или иные схемы для предотвращения полного перебора, для чего практически всегда используется такое свойство окружающего нас мира (не только материального), как ступенчатость — ограниченность воздействия одних систем на соседние, в результате чего появляется возможность организовывать параллельный поиск.

Слабосвязанный мир

Автор данного конспекта лекций является сторонником мнения, что мир, в котором мы живем, является миром со слабыми причинно-следственными связями. Что имеется в виду?

Представим себе, что Вы пишете статью, а за окном упал осенний кленовый лист, которого Вы не видите. Если такое событие повлияет на текст, который вы пишете, то можно сказать, что наш мир настолько насыщен причинно-следственными связями, что любое событие окажет большое или малое влияние на события, произошедшие после него. Такой мир будем называть сильносвязанным.

Однако весь наш опыт доказывает обратное. К примеру, на самолет не успел один из пассажиров. На подавляющее большинство остальных пассажиров это не окажет никакого влияния. Дело в том, что обычно реальные системы имеют так называемые "ступенчатые функции", которые при небольших вариациях возмущающих воздействий не дают им распространяться к другим системам. Более того, именно благодаря слабой связанности мира мы можем выделить в нем отдельные системы, а в них подсистемы. В противном случае весь мир представлял бы собой одну настолько сложную систему, что самый великий гений не мог бы разобраться и жить в этом безумном мире, не говоря уж об обычной амебе.

Биологическим системам управления приходится адаптироваться к окружающей среде, принимая форму зеркального отражения ее структуры, поэтому в нашем мозгу всегда можно выделить подсистемы, которые никоим образом не должны влиять друг на друга в обученном состоянии. К примеру, рассмотрим человека, управляющего автомобилем с ручной коробкой передач. В тот момент, когда его правая рука переключает очередную передачу, левая должна продолжать удерживать руль в положении "прямо" независимо от того, что делает правая. Если данные подсистемы будут объединены, то при каждом переключении передачи автомобиль начнет вилять, что и случается у новичков. В процессе обучения вождению автомобиля происходит ослабление внутренних связей между нейронными ансамблями, управляющими процессами переключения передач и вращения руля, в результате чего устраняется эффект "виляния". Можно привести и более простой пример: человек с нормальной координацией движений продолжает двигаться прямо вне зависимости от того, ку да повернута его голова.

Таких примеров можно привести множество.

Разделяй и властвуй

Рассмотрим теперь построение алгоритмов оптимизации структуры и параметров. Несмотря на их огромное разнообразие, можно выделить основную черту: оптимизируемый объект является "черным ящиком", который оптимизируется целиком. Для полученного на очередном шаге набора параметров достигнутый результат оценивается только по общей оценочной функции. Это приводит к тому, что малые улучшения в работе отдельных локальных подсистем не закрепляются на фоне ухудшения работы остальных. Можно назвать еще некоторые недостатки подобной реализации — сложности в подборе шага, коэффициента мутаций и т. д., но это уже решаемые мелочи.

Незакрепление малых улучшений в подсистемах при последовательной адаптации приводит к одному результату — в сложных системах, состоящих из большого количества подсистем, скорость обучения катастрофически снижается.

Здесь примером могли бы служить N колес с буквами А и В на ободе, где буквы А занимали бы k -ю долю окружности, а В — остальную ее часть. Все колеса приводят во вращение и дают им остановиться; остановка колеса на букве А считается "успехом". Сравним три способа сложения этих частных успехов в Большой Успех, который будем считать достигнутым только тогда, когда все колеса остановятся на букве А.

Случай 1. Приводятся во вращение все N колес; если все они дадут букву А, регистрируется Успех и пробы заканчиваются; в других случаях колеса снова приводятся во вращение — и так далее, пока все А не появятся сразу. В этом случае потребуется в среднем (1/k)*N проб.

Случай 2. Вращается 1-е колесо; если оно остановится на А, оно остается в этом положении; в противном случае его вращают снова. Когда оно, наконец, остановится на А, таким же образом вращают 2-е колесо и т. д. Так поступают до тех пор, пока все N колес не остановятся на секторе А. Здесь в среднем потребуется N/k проб.

Случай 3. Приводятся во вращение все N колес; те, которые покажут А, остаются в этом положении, а те, которые покажут В, вращаются снова. При дальнейших появлениях А соответствующие колеса также остаются в покое. Среднее число проб равно среднему числу проб в самой длинной серии из N серий проб с одним колесом и может быть найдено из распределения длин таких серий; оно будет несколько больше 1/k.

Случайный поиск служит полным аналогом 1-го случая. Многие из остальных алгоритмы занимают промежуточное положение между первым и вторым случаем (случайный поиск в подпространствах, генетический алгоритм и т. д.). Очевидно, что человек, как правило, решает свои проблемы независимо одной от другой, что соответствует третьему случаю.

Таким образом, перспективные алгоритмы должны предусматривать возможность разделения целей на подцели, которые не зависят друг от друга.

Синтез речи

Существуют различные методы синтеза речи. Выбор того или иного метода определяется различными ограничениями. Рассмотрим те 4 вида ограничений, которые влияют на выбор метода синтеза.

Задача

Возможности синтезированной речи зависят от того, в какой области она будет применятся. Когда нужно произносить ограниченное число фраз ( и их произнесение линейно не меняется), необходимый речевой материал просто записывается на пленку. С другой стороны, если задача состоит в стимулировании познавательного процесса при чтении вслух, используется совершенно другой ряд методик.

Голосовой аппарат человека

Все системы синтеза речи должны производить на выходе какую-то речевую волну, но это не произвольный сигнал. Чтобы получить речевую волну определенного качества, сигнал должен пройти путь от источника в речевом тракте, который возбуждает действие артикуляторных органов, которые действуют как изменяющиеся во времени фильтры. Артикуляторные органы также накладывают ограничения на скорость изменения сигнала. Они также имеют функцию сглаживания: гладкого сцепления отдельных базовых фонетических единиц в сложный речевой поток.

Структура языка

Ряд возможных звуковых сочетаний опредляется природой той или иной языковой структуры. Было обнаружено, что единицы и структуры, используемые лингвистами для описания и объяснения языка, могут также использоваться для характеристики и построения речевой волны. Таким образом, при построении выходной речевой волны используются основные фонологические законы, правила ударения, морфологические и синтаксические структуры, фонотактические ограничения.

Технология

Возможности успешно моделировать и создавать устройства для синтеза речи в сильной степени зависят от состояния технико-технологической стороны дела. Речевая наука сделала большой шаг вперед благодаря появлению различных технологий, в том числе: рентгенография, кинематография, теория фильтров и спектров, а главным образом — цифровые компьютеры. С приходом интегральных сетевых технологий с постоянно возрастающими возможностями стало возможно построение мощных, компактных, недорогих устройств, действующих в реальном времени. Этот факт, вместе с основательными знаниями алгоритмов синтеза речи, стимулировал дальнейшее развитие систем синтеза речи и переход их в практическую жизнь, где они находят широкое применение.