Ошибки первого и второго рода Джесси Рассел

У нас вы можете скачать книгу Ошибки первого и второго рода Джесси Рассел в fb2, txt, PDF, EPUB, doc, rtf, jar, djvu, lrf!

Низкий уровень таких ошибок является индикатором эффективности антиспам-алгоритма. Пока не удалось создать антиспамовую систему без корреляции между вероятностью ошибок первого и второго рода. Выбор системы и её настроек зависит от условий конкретного получателя: Понятие ошибки первого рода также используется, когда антивирусное программное обеспечение ошибочно классифицирует безвредный файл как вирус.

Неверное обнаружение может быть вызвано особенностями эвристики , либо неправильной сигнатурой вируса в базе данных. Подобные проблемы могут происходить также и с анти троянскими и анти шпионскими программами.

При поиске в базе данных к ошибкам первого рода можно отнести документы, которые выдаются поиском, несмотря на их иррелевантность несоответствие поисковому запросу. Ошибочные срабатывания характерны для полнотекстового поиска , когда поисковый алгоритм анализирует полные тексты всех хранимых в базе данных документов и пытается найти соответствия одному или нескольким терминам, заданным пользователем в запросе. Большинство ложных срабатываний обусловлены сложностью естественных языков , многозначностью слов: Число подобных ошибок может быть снижено за счёт использования специального словаря.

Однако это решение относительно дорогое, поскольку подобный словарь и разметка документов индексирование должны создаваться экспертом. Разнообразные детектирующие алгоритмы нередко выдают ошибки первого рода. Ошибки первого рода регулярно встречаются каждый день в компьютерных системах предварительного досмотра пассажиров в аэропортах.

Таким образом, соотношение числа ложных тревог идентифицикация благопристойного пассажира как правонарушителя к числу правильных срабатываний обнаружение действительно запрещённых предметов очень велико. Противоположной ошибкой будет неспособность системы распознать легитимного зарегистрированного пользователя, или опознать подозреваемого в преступлении.

В медицинской практике есть существенное различие между скринингом и тестированием:. К примеру, в большинстве штатов в США обязательно прохождение новорожденными процедуры скрининга на оксифенилкетонурию и гипотиреоз , помимо других врождённых аномалий. Несмотря на высокий уровень ошибок первого рода , эти процедуры скрининга считаются целесообразными, поскольку они существенно увеличивают вероятность обнаружения этих расстройств на самой ранней стадии.

Простые анализы крови, используемые для скрининга потенциальных доноров на ВИЧ и гепатит , имеют существенный уровень ошибок первого рода ; однако в арсенале врачей есть гораздо более точные и, соответственно, дорогие тесты для проверки, действительно ли человек инфицирован каким-либо из этих вирусов.

Возможно, наиболее широкие дискуссии вызывают ошибки первого рода в процедурах скрининга на рак груди маммография. Ошибки второго рода являются существенной проблемой в медицинском тестировании. Они дают пациенту и врачу ложное убеждение, что заболевание отсутствует, в то время как в действительности оно есть. Это зачастую приводит к неуместному или неадекватному лечению. Типичным примером является доверие результатам кардиотестирования при выявлении коронарного атеросклероза , хотя известно, что кардиотестирование выявляет только те затруднения кровотока в коронарной артерии , которые вызваны стенозом.

Ошибки второго рода вызывают серьёзные и трудные для понимания проблемы, особенно когда искомое условие является широкораспространённым. Ошибки первого рода также могут вызывать серьёзные и трудные для понимания проблемы. Это происходит, когда искомое условие является редким. Ошибка первого рода состоит в том, что мы объявляем нулевую гипотезу ложной, когда на самом деле она верна. Ошибка первого рода — Ложное срабатывание англ.

Вероятность наличия хотя бы одной ошибки в данных определенного объема, для которого эта ошибка искажает содержание данных Источник: ГОСТ Р Мощность критерия — Ошибки первого рода англ.

Ложное срабатывание — англ. Теория принятия решений — Виктор Васнецов. Статистическая значимость — В статистике величину называют статистически значимой, если мала вероятность её случайного возникновения или еще более крайних величин. Здесь под крайностью понимается степень отклонения тестовой статистики от нуль гипотезы. Ошибка — Движенья нет, сказал мудрец брадатый.

Другой смолчал и стал пред ним ходить. Сильнее бы не мог он возразить; Хвалили все ответ замысловатый. Но, господа, забавный случай сей Другой пример на память мне приводит: Уровень значимости — В статистике величину называют статистически значимой, если мала вероятность чисто случайного возникновения её или ещё более крайних величин.

Здесь под крайностью понимается степень отклонения от нуль гипотезы. Мы используем куки для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая использовать данный сайт, вы соглашаетесь с этим. Увеличение точности в рамках существующих методов описания речевых сигналов, если и возможно, то приводит, как правило, к значительному увеличению количества параметров модели, что влечет за собой увеличение систематической ошибки и времени обработки поступивших данных, а также снижение значимости таких параметров для характеристики индивидуальных особенностей голоса человека.

Высокий уровень ошибок систем аутентификации по голосу обуславливается также трансформацией голоса, вследствие болезней, особых эмоциональных состояний, возрастных изменений и т. Произнести фразу может как истинный пользователь, так и злоумышленник. Структура компьютеризированной системы контроля доступа с использованием аутентификации по голосу представлена на рис.

Данная система состоит из двух основных подсистем: Первая расположена на стороне клиента и обеспечивает ввод речевого сообщения пользователя через микрофон, которое записывается в файл. Сформированный сигнал из этой подсистемы направляется на серверную подсистему аутентификации, которая состоит из базы данных, блока параметризации, обучения, кластеризации и принятия решений.

В блоке параметризации происходит выделение признаков, характеризующих личность диктора. Блок кластеризации использует данные блока обучения и текущий параметризованный сигнал. На основе данных классификации и порогового значения блок принятия решения формирует решение: Сформированный результат поступает в зависимости от конкретных задач или на исполнительное устройство, или в подсистему авторизации. Каждая данная система может перестраиваться таким образом, что ошибки одного рода могут быть уменьшены за счет увеличения ошибок другого рода даже при сохранении всех других факторов, влияющих на вероятность ошибки: Изменение соотношения ошибок первого и второго рода достигается за счет изменения порога принятия решения и выбора набора признаков.

Таким образом, важнейшим элементом успешного распознавания дикторов является выбор информативных признаков речевых параметров , способных эффективно представлять информацию об особенностях речи конкретного диктора.

К ним предъявляются следующие требования: Диаграмма последовательности помогает явно определить в информационной системе обязанности каждого исполнителя. Для разработки процедуры идентификации необходимо, например, разработать процедуру накопления информации в базе данных. Диаграмма последовательности накопление информации в базе данных Рисунок 3. На диаграмме последовательности изображаются только те объекты, которые непосредственно участвуют во взаимодействии. Ключевым моментом для диаграмм последовательности является динамика взаимодействия объектов во времени, которая решает следующие задачи: На рисунке 4 представлен подробный алгоритм нейросетевой идентификации.

Процесс распознавания в этом случае можно разделить на три этапа. На первом этапе акустический препроцессор преобразует входной речевой сигнал в последовательность векторов признаков или акустических векторов, извлекаемых через фиксированные промежутки времени. Как правило, эти векторы содержат спектральные или кепстральные коэффициенты, характеризующие короткие отрезки речевого сигнала. На втором этапе векторы сравниваются с эталонами, содержащимися в моделях слов, и вычисляются их локальные метрики или меры соответствия в общем случае сравниваются речевые сегменты, представленные несколькими век-торами признаков.

На третьем этапе эти метрики используются для временного. Временное выравнивание используется для компенсации изменений в скорости произнесения. После выполнения всех этих операций распознаватель выбирает слово, для которого мера соответствия максимальна. При распознавании слитной речи локальные метрики полученные на втором этапе вычислений, используются для временного выравнивания и определения мер соответствия для отдельных предложений или высказываний.

В схеме распознавания, наиболее успешно используются на второй стадии вычислений при расчете локальных метрик [2]. Для статистических распознавателей с непрерывным наблюдением данные метрики являются монотонными функциями функций правдоподобия векторов признаков.

Распознаватели речи сначала выполняют векторное квантование и присваивают каждому вектору признаков определенный символ из кодовой книги. Затем на основе этих символов с помощью специальных таблиц, содержащих вероятности наблюдения символов для каждого эталонного вектора, вычисляются локальные метрики. Такие вычисления могут быть выполнены однослойными персептронами рисунок 5 , состоящими из линейных узлов, число которых равно числу эталонов.

Число входов такого персептрона должно быть равным числу возможных символов. Векторное квантование может быть выполнено с помощью сети, подобной карте признаков Кохонена рисунок 3. Такая сеть представляет собой двумерный массив узлов кодовой книги, содержащий по одному узлу на каждый возможный символ. Каждый узел вычисляет евклидово расстояние между входным вектором сети и соответствующим эталоном, представленным весами узла,после чего выбирается узел с наименьшим евклидовым расстоянием.

Веса дан- ной сети вычисляются с помощью алгоритма Кохонена, его модификаций [1] или с помощью любого другого традиционного алгоритма векторного квантования, использующего в качестве метрики евклидово расстояние например, с помощью алгоритма х-средних [1, 2]. Рисунок 5 Нейронная сеть Кохонена. Многослойные нейронные сети рисунок 6 также могут быть использованы для снижения размерности векторов признаков, извлекаемых препроцессором на начальном этапе распознавания.

Такая нейронная сеть имеет столько же выходов,. При обучении нейронной сети ее веса подбираются так, чтобы она могла воспроизводить на выходе любой входной вектор через небольшой слой скрытых узлов. Выходы этих узлов после обучения сети могут быть использованы в качестве входных векторов меньшей размерности для дальнейшей обработки и распознавания речи [4].

В случае использоваться нейронной сети для классификации статических образов фонем, слогов и небольших словарей изолированных слов в качестве входного образа может быть выбран вектор признаков, характеризующий стационарный участок ее реализации. Особый интерес вызывают динамические нейросетевые классификаторы,. Обычно такие классификаторы мало чувствительны к небольшим временным сдвигам обучающих и контрольных выборок и, следовательно, не требуют для высококачественной работы точной сегментации речевых данных.

Использование динамических сетей при распознавании речи позволяет преодолеть основные недостатки, присущие статическим сетям, и, как показывают экспериментальные исследования, приводит к превосходному качеству распознавания для акустически схожих слов, согласных и гласных [1,6]. Нейронная сеть с временными задержками НСВЗ представляет собой многослойный персептрон, узлы которого модифицированы введением временных задержек.

Рисунок 7 Схема узла нейронной сети. Архитектура трехслойной НСВЗ, предложенной для распознавания трех фонем или трех классов фонем , показана на рисунке8 на нем показаны связи только для одного выходного узла. На рисунке8 показано, что обработка сетью входной последовательности акустических векторов эквивалентна прохождению окон временных задержек над образами узлов нижнего уровня.

На самом нижнем уровне эти образы состоят из сенсорного входа, т е акустических векторов Узлы скрытых слоев сети представляют собой движущиеся детекторы признаков и способны обнаруживать требуемые образы в любом месте входных последовательностей.

Благодаря тому что выходные узлы имеют равные веса связей со вторым слоем, любые моменты времени для таких детекторов являются равноправными. Это делает сеть инвариантной к временным сдвигам обучающих и контрольных образцов фонем для случая, когда эти сдвиги не столь велики, чтобы важные ключевые признаки оказывались за пределами входной последовательности сети. Программа для считывания 3-ти образцов записи голоса и отсечения нулей. Разработаем Simulink -модель подсистемы распознавания сигналов, для получения массивов x 1 , x 2 , x 3 , необходимых для формирования нейронной сети в дальнейшем.

Рисунок10 - Подсистема, содержащая источники сигналов. Рисунок11 - Подсистема преобразования сигналов. Значение полосы пропускания фильтра, равное Значение шага дискретизации, равное 0. В результате моделирования массивы имеют трехмерную размерность, переводим их к двумерному виду и транспонируем с помощью программы. В начале массива имеют большое количество нулей, отсекаем их с помощью программы. Меняем размер буфера с на размер обучающих массивов для того, чтобы обучить нейронную сеть распознавать сигналы по целому слову, так как разные слова могут иметь одни и те же буквы и звуки соответственно.

Программа для создания и обучения вероятностной нейронной сети, используя полученные значения массивов z 1 , z 2 , z 3 , z 4 и z 5. Рисунок Разработанная вероятностная нейронная сеть. Рисунок Строение разработанной вероятностной нейронной сети. В ходе курсового проекта разработана подсистема контроля управления доступом с аутентификацией по речевому сигналу.

В первом разделе был проведён анализ в области идентификации личности по биометрическим параметрам. Далее поставлена задача на разработку подсистемы контроля управления доступом с аутентификацией по речевому сигналу Разработана структура общей системы, в которой функционирует подсистема контроля управления доступом с аутентификацией по речевому сигналу , проанализированы типы нейронных сетей, пригодных для построения системы.

На основе анализа выбран подходящий тип сети. Описано формирование массива данных из исходной информации для подсистемы контроля управления доступом с аутентификацией по речевому сигналу.

© Крушина - дерево хрупкое Валентин Сафонов 2018. Powered by WordPress