Распознавание отдельных слов

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]

Эти типы знаний могли быть включены в ранее приведенный пример системы распознавания отдельных слов, но этого в данном случае не требовалось. Схема использования знаний в примере независимого распознавания отдельных слов носит исключительно общий характер, применима к большинству типов знаний и называется парадигмой восходящей иерархии. В данном случае восходящая схема подразумевает использование цифровых методик, осуществляемых в начале алгоритма для улучшения качества сигнала и выделения всех признаков, что в целом составляет обработку речи низкого уровня (рис. 10.11). Последующая обработка высокого уровня состоит в исиользовании знаний, которые в данном случае возникают после завершения обработки низкого уровня. Понятие иерархии характеризует переход от процедур управления низкого уровня через несколько промежуточных этапов к управлению, при котором осуществляется взаимодействие знаний. [c.301]

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]

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]

Читателю следует обратить внимание на то, что ббльшая часть недавних усовершенствований в системах распознавания отдельных слов и непрерывной речи обусловлена успехами в создании процессоров обработки сигналов специального назначения. Такие процессоры включают в себя ИС специального назначения и систолические структуры, служащие для обработки речи низкого уровня. Остающиеся при этом критические процедуры, а именно поиск знаний и их обработка, требуют дополнительных исследований символьных вычислений и структуры оптимальной программной среды высокого уровня. (Несколько таких структур описаны в разд. 10.4, где более подробно рассматривается соотношение между структурой обработки и выполняемой функцией.) Как будет показано в следующей части раздела, процессоры специального назначения используются также в системах технического зрения. [c.304]

Другая параллель между речевыми системами и системами технического зрения заключается в близости подходов к использованию знаний и управлению. В одной из ранних работ по проблеме технического зрения парадигма восходящей иерархии использовалась аналогично тому, как это делалось в случае распознавания отдельных слов. Согласно этому подходу, на стадии предварительной обработки осуществляется обнаружение края объекта, производится выделение признаков и определяется их взаимосвязь, но не используется получение логических выводов на основе имеющихся знаний. Как и в случае речевых систем, система, выполняющая этап предварительной обработки, называется системой технического зрения низкого уровня (выполняющей соответственно обработку низкого уровня). Система, включающая в себя последовательное взаимодействие с базой знаний, называется системой техниче- [c.305]

Непрерывная речь Обычно произносимые языковые конструкции, состоящие из потока слов из заданного словарного запаса и подчиняющиеся конкретным грамматическим правилам. Следует отличать от распознавания отдельных слов. [c.359]

Разделение обобщенное 177 Распознавание отдельных слов 298 [c.435]

Лексический блок осуществляет распознавание базовых элементов предложений входного языка, т. е. разбивает входные фразы на отдельные слова, из которых они состоят. Каждому слову в описании на входном языке ставится в соответствие лексема, размещаемая в одном из массивов транслятора. Лексемы состоят из двух частей, называемых классом и значением. Например, имя математической модели элемента проектируемого объекта, задаваемое на входном языке как последовательность русских или латинских букв, преобразуется лексическим блоком в лексему, имеющую класс имя модели значением этой лексемы служит указатель на строку таблицы паспортов математических моделей элементов. [c.126]

Распознавание сложных стимулов. Как уже упоминалось, сильная связанность (последовательная и по распределению) буквенных рядов приводит к избыточности обычного английского текста, превышаюш,ей 50%. В пределах отдельных слов избыточность не столь высока, но остается значительной. Оказывается возможным строить аппроксимации письменного алфавитного языка путем изменения статистической связанности букв, выбираемых во всех других отношениях случайным образом. В словах, полученных при аппроксимациях различного порядка, количество информации на одну букву будет различным. Примеры таких аппроксимаций были приведены в табл. 5.4. Увеличение времени предъявления стимула выше 25 мс сравнительно слабо влияло на абсолютное оценивание в одномерном случае, но оказывало существенный эффект при многомерном оценивании, когда стимулы были последовательно связаны подобно буквам в словах. Детальное знакомство с избыточностью в языке и подобных языку структурах позволяет человеку выбирать подходящие варианты для [c.102]

Одним из наиболее привлекательных решений проблемы ложных корреляций, возникающих при распознавании знаков, по-видимому, является применение цифровых алгоритмов обработки распределения интенсивности на выходе оптического коррелятора. 1ри таком подходе не стремятся решить целиком проблему с помощью либо только оптической корреляции, либо только цифровой обработки, а используют для этой цели соответствующий гибридный оптико-цифровой процессор, который объединяет в себе достоинства обоих подходов. Другой подход к этой проблеме заключается в использовании СПФ на целые слова, а не на отдельные буквы [17]. Экспериментальные данные показывают, что увеличение длины ключевого слова или фразы приводит к быстрому уменьшению взаимных корреляций с другими словами. Поэтому в случае оптического распознавания слов заметно уменьшается число ошибок. Это находится в хорошем согласии с доводами, объясняющими отсутствие ложных взаимных корреляций при распознавании образов, у которых полоса пропускания, интенсивность и структурные изменения входных изображений значительно больше. [c.592]

Применительно к анализу сложных акустических сигналов, представляющих собой последовательности определенных элементов, необходимо отметить следующее. При восприятии слушающий на основании своего опыта строит гипотезы о вероятности тех или иных сигналов и производит сверку поступающей информации со своей гипотезой. Данный механизм позволяет осуществлять распознавание при недостатке информации. Очевидно, что недостаток информации является характерной особенностью прослушивания сигналов в шуме. Частным проявлением работы такого механизма можно считать способность восстановления целого по части, проявляющуюся, например, в так называемой иллюзии восстановления пропущенной фонемы, т. е. в возможности восприятия фонемы, отсутствующей в слове. Механизм вероятностного прогнозирования позволяет пропускать отдельные ступени обработки. Это способствует ускорению процесса обработки информации, который в помехах существенно замедляется. Прямое доказательство работы этого механизма в шу- [c.596]

Любой формальный язык можно представить в виде множества цепочек, составленных из элементов некоторого алфавита [2]. Цепочки языка выделяют с помощью конечного множества правил, называемого грамматикой . В данном случае множеством цепочек является множество грамматически правильных предложений , составленных из отдельных слов алфавита системы распознавания. [c.265]

Сегодня информащюнные системы распознавания речи еще не могут распознавать слитную непрерывную речь, но они уже в состоянии с высокой скоростью понимать отдельные слова либо команды. Число слов, понимаемых системой, быстро растет, поэтому системы распознавания речи начинают использоваться щ)и решении различных задач, связанных с обработкой информации. В первую очередь они применяются там, где нужна быстрая передача команд машине, а руки пользователя заняты другой работой. Например, системы распознавания речи дают большой эффект при работе с диспетчерами аэропортов. Появились также информационные банки, в которых поиск и выдача сведений осуществляются по речевым командам пользователей. Созданы пишущие машинки, управляемые голосом. Они уже распознают до 5000 изолированных слов. Естественно, что каждая из мапщнок должна иметь мозг . Его функции чаще всего выполняются персональным компьютером. Пользователь, работающий с такой пишущей машинкой, произносит текст, делая паузы между словами. [c.74]

В настоящей работе изложены основные этапы развития триботехники в СССР и ее современные проблемы, исходя из задач, стоящих перед машиностроением. Для понимания процессов трения и механизма изнашивания рассмотрены вопросы качества и физикохимических свойств поверхностей деталей и их контактирования дано описание видов трения в узлах машин, освещена роль окисных пленок и твердых смазочных материалов. Рассмотрен механизм и стадии изнашивания металлов и полимеров, распределение суммарного износа между деталями. Приведена классификация видов разрушения рабочих поверхностей, описаны отдельные виды повреждений, даны некоторые их закономерности, намечены меры по уменьшению повреждений. Приведены сведения об основных видах повреждений поверхностей трения кавитации, эрозии, коррозии, фретгинг-коррозии, трещинообразовании, которые не являются в узком смысле слова видами изнашивания. Распознавание такого рода повреждений конструктором и технологом при обследовании технического состояния трущихся деталей машин часто бывает затруднительно, поскольку сведения о таких повреждениях имеются лишь в специальной литературе. [c.3]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...