Понимание речи непрерывной

Основная система распознавания естественной речи состоит из акустического процессора, выполняющего преобразование сигнал-символ, и лингвистического декодера, применяющего знание для понимания вводимой речи. Типичные системы распознавания естественной речи могут быть реализованы в двух вариантах во-первых, с распознаванием отдельных слов при случайном их следовании (как, например, для поиска в базе данных) и, во-вторых, понимание значения непрерывно произносимых предложений. В обоих случаях имеются не только общие свойства, аналогичные свойствам систем распознавания отдельных слов, но и различия. Однако главное различие заключается в разных подходах к разделению слов на фрагменты. [c.302]

Понимание речи 297 --непрерывной 298 [c.435]

Был разработан ряд методик, основанных на использовании знаний в речевых системах, но двумя наиболее совершенными из них являются системы распознавания отдельных слов (IWR) и понимания непрерывной речи ( SU) [11]. Система распознавания отдельных слов основывается на идентификации слов при раздельном произнесении слов во входном речевом сигнале, как, например, [c.298]

Разделение слов на фрагменты, или определение начала и конца отдельных слов, является критической проблемой для систем понимания непрерывной речи. Поскольку слова, произносимые в непрерывной речи, имеют тенденцию сливаться между собой, то алгоритмы обнаружения конца слова, используемые в распознавании отдельных слов, не работают. Существует несколько методов преодоления этой проблемы, и все они являются вариациями алгоритма динамического изменения временного масштаба, обсуждавшегося ранее. Последний алгоритм, хотя и является критической процедурой в вычислениях, но представляет менее трудную задачу, чем сопоставление с образцом или процесс поиска знаний. [c.302]

При разработке систем понимания речи основные усилия были приложены к обеспечению компьютерных систем необходимыми знаниями и разработке методов фильтрации посторонних шу- мов с целью достижения понимания машиной непрерывной речи в реальном времени. К больнюму сожалению для разработчиков компьютерных систем люди произносят слова не одинаково. Таким образом даже системы, ориентированные на узнавание речевых входных сиг) алов (без обязательного понимания ее), сталкиваются с задачей различать слова независимо от личности говорящего, скорости его речи, любых диалектов или акцентов, словарного запаса, пропущенных слогов и, наконец, что не менее важно, фонового шума окружающей среды. [c.297]

Говоря о статистическом характере теории турбулентности, ее часто сравнивают с кинетической теорией газов, изучающей системы из очень большого числа взаимодействующих между собой молекул. Это сравнение оправдано в том смысле, что в обеих указанных теориях точное описание эволюции исследуемой механической системы теоретически безнадежно, а практически было бы бесплодным. Однако надо иметь в виду, что между статистической механикой молекулярных ансамблей, изучавшейся Гибсом, Больцманом и другими исследователями, и статистической гидромеханикой вязкой жидкости существует и большое принципиальное различие. Оно связано, в первую очередь, с тем, что суммарная кинетическая энергия совокупности движущихся молекул не меняется во времени (во всяком случае при простейших предположениях о молекулярных взаимодействиях, обычно принимаемых в кинетической теории газов), тогда как при движении реальной жидкости ее кинетическая энергия всегда диссипируется в теплоту под действием вязкости. Менее существенным, но также не безразличным оказывается то, что молекулярные ансамбли дискретны по своей природе и их временная эволюция описывается системами обыкновенных дифференциальных уравнений, в то время как в гидромеханике речь идет о движениях непрерывной среды, описываемых уравнениями в частных производных. В результате аналогия с кинетической теорией газов сравнительно мало помогает построению теории турбулентности, облегчая лишь самое первоначальное понимание идеи о статистическом подходе к физической теории. [c.9]

Большинство систем понимания непрерывной речи построены по нисходящей схеме, ориентированной на знания и использующей знания о проблеме, обсуждаемой в произносимой речи, для ограничения ожидаемого объема информации, содержащейся во входном сигнале [И]. Такая, методика была успешно реализована в системе Неагзау-П [12], где каждый вид знаний может взаимодействовать с частично обработанным входным [c.302]

Рис. 10.14. Архитектура системы понимания непрерывной речи Неагзау-Ш.

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...