Középszótáras folyamatos beszédfelismerőrendszer fejlesztési tapasztalatai
A Beszédakusztikai Laboratóriumban kifejlesztésre került egy Windows XP alatt mköd�, statisztikai elvi alapokra épülő, folyamatos beszédfelismerő fejlesztői környezet (MKBF 1.0), amely alkalmas különböző középszótáras 1000-10 000 szavas szövegek betanítására és felismerésére. Új megoldásokat dolgozt...
Elmentve itt :
| Szerzők: | |
|---|---|
| Testületi szerző: | |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2005
|
| Sorozat: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
3 |
| Kulcsszavak: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/58592 |
| LEADER | 02194naa a2200265 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | acta58592 | ||
| 005 | 20221108115103.0 | ||
| 008 | 190613s2005 hu o 1|| zxx d | ||
| 040 | |a SZTE Egyetemi Kiadványok Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a zxx | ||
| 100 | 1 | |a Vicsi Klára | |
| 245 | 1 | 0 | |a Középszótáras folyamatos beszédfelismerőrendszer fejlesztési tapasztalatai |h [elektronikus dokumentum] / |c Vicsi Klára |
| 260 | |c 2005 | ||
| 300 | |a 348-359 | ||
| 490 | 0 | |a Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia |v 3 | |
| 520 | 3 | |a A Beszédakusztikai Laboratóriumban kifejlesztésre került egy Windows XP alatt mköd�, statisztikai elvi alapokra épülő, folyamatos beszédfelismerő fejlesztői környezet (MKBF 1.0), amely alkalmas különböző középszótáras 1000-10 000 szavas szövegek betanítására és felismerésére. Új megoldásokat dolgoztunk ki az akusztikai előfeldolgozásban, a statisztikai modellépítésben valamint fonetikai, fonológiai és morféma nyelvi szinteket vonunk be a felismerési folyamatba. A felismerő a statisztikai alapon működő HMM akusztikai fonémamodellekkel valamint a statisztikai alapú bigram nyelvi modellekel mködik, nem lineáris simítást használva. Vizsgálataink során változtattuk a betanító anyagokat, a szótárkészletet. Kétfajta bigram alappal dolgoztunk: először a hagyományos ragozott szóalakokból építettük fel a bigram mezőket, majd a szóalakokat morfémákra bontottuk, és ezekből a morfémákból építkeztünk. A cikkben a tesztelés eredményeiről, a továbbfejlesztéshez nyert tapasztalatainkról számolunk be. A perplexitási vizsgálatok eredményeinek felhasználásával a felismerési biztonságot 70%-ról 91% fölé tudtuk vinni. | |
| 695 | |a Nyelvészet - számítógép alkalmazása | ||
| 700 | 0 | 1 | |a Velkei Szabolcs |e aut |
| 700 | 0 | 1 | |a Szaszák György |e aut |
| 700 | 0 | 1 | |a Borostyán Gábor |e aut |
| 700 | 0 | 1 | |a Teleki Csaba |e aut |
| 700 | 0 | 1 | |a Tóth Szabolcs Levente |e aut |
| 700 | 0 | 1 | |a Gordos Géza |e aut |
| 710 | |a Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (3.) (2005) (Szeged) | ||
| 856 | 4 | 0 | |u http://acta.bibl.u-szeged.hu/58592/1/msznykonf_003_348-359.pdf |z Dokumentum-elérés |