рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Системы распознавания слитной речи

Системы распознавания слитной речи - Лекция, раздел Информатика, Новые информационные технологии Имеется Три Основных Подхода К Распознаванию Слитной Речи. 1. Подход...

Имеется три основных подхода к распознаванию слитной речи.

1. Подход, основанный на распознавании образов.

2. Искусственно-интеллектуальный (структурный) подход.

3. Подход, основанный на использовании нейронных сетей.

 

Подход, основанный на распознавании образов. Так же как и в покомандном распознавании, в случае распознавания слитной речи используется подход, в котором формируются эталоны, с которыми потом сравнивается входная речевая информация. Только, в отличие от первого случая, эти эталоны более крупных речевых единиц: коротких предложений, частей предложений, которые в речи сегментируются как синтагмы – от паузы до паузы. Эталоны формируются в процессе обучения напрямую, или строятся из комбинаций эталонов более низких уровней.

 
 

 

 


Рис. 2.23. Скрытая Марковская модель фонемы

 

Рис. 2.24. Составление эталонных сигналов слов из фонем в соответствие с моделью произношения.

 

 

Рис. 2.25. Вверху - преобразованный граф с предыдущего рисунка. Внизу - СММ с произвольным порядком следования моделей слов в предложении. Справа – траектории прохода по различным вершинам СММ при отображении на модель входного предложения.

 

Подход на основе искусственного интеллекта (структурный) подход.Идея искусственно-интеллектуального подхода заключается во включении в процесс принятия решения любой доступной информации - знаний всех уровней: акустических, лексических, синтаксических, семантических.

Акустические знания представлены в виде акустических признаков. Лексические – в виде фонетических описаний слов в лексиконе. Синтаксические знания представлены в виде допустимых (с точки зрения грамматики) комбинаций слов – предложений, фраз. Семантическая информация представлена в виде смысловой сочетаемости слов предметной области.

 

 

Рис. 2.20. «Снизу-вверх» подход интеграции знаний для распознавания речи.

 

 

Рис. 2.21. «Сверху-вниз» подход к интеграции знаний для распознавания речи.

 

 

Рис. 2.22. Подход, основанный на концепции классной доски для интеграции знаний для распознавания речи.

 

Рассмотрим один из источников знаний (синтаксического уровня), реадизованный на основе многослойного персептрона. Это так называемая модель языка. На вход персептрона поступают n-граммы (в данном случае – тройки) распознанных слов, на выходе предсказывается следующее слово. Таким образом, уменьшается вероятность появления неверной гипотезы распознавания следующего слова.

 

 

 

Рис. 2.23. Многослойный персептрон для предсказания следующего слова по трем ранее распознанным.

Классы ЕЯ систем Уровни представления информации (функции)
Акустико-фонети-ческий Морфоло-гический Лекси-ческий Синтакси-ческий Модель мира Прагма-тический Сравнение (классификация)
Системы распознавания речи
Системы распозна-вания слитной речи + + + + + - +

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Новые информационные технологии

Лекция Основные классы естественно языковых систем Системы.. Новые информационные технологии..

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Системы распознавания слитной речи

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Структура коммуникационного акта
В конце 40-х гг. американский математик Клод Шеннон [2] ввёл модель коммуникации (рис. 2.4). Рис. 2.4. Информационно-кодо

Правило Байеса
Пусть имеется группа событий (классов, к которым относятся входные сообщения), обладающая следую­щими свойствами: 1) все события по

Структура приемника информации – машины
Для решения задачи коммуникации со стороны машины должны быть реализованы те же функции, что и со стороны человека – реципиента речевой посылки. Следовательно, и архитектура ее алгоритмов должна бы

Системы покомандного распознавания
Имеется три основных подхода к покомандному распознаванию речи. 1. Подход, основанный на распознавании образов. 2. Акустико-фонетический (структурный) подход. 3. Искусств

Сравнение эффективности распознавания человеком и искусственными системами
Из таблицы ниже хорошо видно уменьшение точности распознавания речи машиной по сравнению с человеком, у которого в любой акт распознавания включены источники знаний всех уровней.  

Промышленные системы распознавания речи
Исследования по распознаванию речи проводятся уже на протяжении 50 лет. В ряде сообщений прессы предполагалось, что такие исследования привели к созданию коммерческих систем распознавания речи. Общ

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги