рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Информатика
/
Вид работы: Лекции
/
Сравнение эффективности распознавания человеком и искусственными системами.

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Сравнение эффективности распознавания человеком и искусственными системами.

Сравнение эффективности распознавания человеком и искусственными системами. - Лекция, раздел Информатика, Новые информационные технологии Из Таблицы Ниже Хорошо Видно Уменьшение Точности Распознавания Речи Машиной П...

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.

Задача	Процент ошибок человека	Процент ошибок ИСРР
База "TI46", SNR ~60 дБ Звуки, обозначающие буквы алфавита	1.6% ¹⁾	5% ²⁾
База "TI digits", SNR ~60 дБ Цифровые последовательности	0.009%	0.72%
0.105% ³⁾
База "Resource Management", SNR ~60 дБ (словарь 1000 слов, языковое моделирование)	0.1%	3.6%
База "Resource Management", SNR ~60 дБ (словарь 1000 слов, нет модели языка)	2%	17%
База "Wall Street Journal", SNR ~60 дБ (словарь 5000 слов, чтение)	0.9%	7.2%
База "Switchboard", SNR ~60дБ (задача распознавания спонтанной речи)	4%	43%
База “Corpus of Spontaneous Japanese”, SNR ~ 60 дБ (задача распознавания спонтанной речи)	4%	9%
База "Switchboard", SNR ~60 дБ (задача выделения 20 ключевых слов)	12.8% ⁴⁾	31.1%
	7.4% ⁵⁾
Слитная речь, SNR ~60 дБ (словарь 20000, чтение)	2.6%	12.6%
1 - распознавание последовательностей 2 - распознавание изолированных слов 3 - распознавание вокодерной речи (модель линейного предсказания 12-го порядка) 4 - отсутствие контекста, бессмысленный поток слов 5 - осмысленный контекст ~ 2 сек

Сравнение эффективности распознавания человеком и искусственными системами в условиях шума. Точно также влияет наличие шума: точность распознавания речи машиной уменьшается при увеличении уровня шума.

Отношение Сигнал-Шум	Процент ошибок человека	Процент ошибок ИСРР
SNR ~60 дБ	~1%	~1%
SNR 18 дБ	~1%	~10%
SNR 12 дБ	~1%	~25%
SNR 6 дБ	~1%	~60%
SNR 0 дБ	~1%	~100%

Развернуть

Открыть в широком формате

– 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: Сравнение эффективности распознавания человеком и искусственными системами.

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

Системы распознавания слитной речи
Имеется три основных подхода к распознаванию слитной речи. 1. Подход, основанный на распознавании образов. 2. Искусственно-интеллектуальный (структурный) подход. 3. Подхо

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