Nyelvészeti tudásforrások integrálási lehetőségei diszkriminatív szegmens-alapú bészédfelismerő rendszerekbe

A gépi beszédfelismerésben jelenleg kizárólag csak statisztikai elven működő algoritmusokat használnak. Ezek egyszerű matematikai modelleken alapulnak, amelyek paramétereiket hatalmas adatbázisokon automatikusan hangolják be. Az algoritmikai szempontok sajnos háttérbe szorítják a fonetikai/nyelvésze...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Tóth László
Kocsor András
Felföldi László
Kovács Kornél
Corporate Author: Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (1.) (2003) (Szeged)
Format: Article
Published: 2003
Series:Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia 1
Kulcsszavak:Nyelvészet - számítógép alkalmazása
Online Access:http://acta.bibl.u-szeged.hu/59401
Description
Summary:A gépi beszédfelismerésben jelenleg kizárólag csak statisztikai elven működő algoritmusokat használnak. Ezek egyszerű matematikai modelleken alapulnak, amelyek paramétereiket hatalmas adatbázisokon automatikusan hangolják be. Az algoritmikai szempontok sajnos háttérbe szorítják a fonetikai/nyelvészeti ismereteket, igy ezek a modellek irreális egyszerűsítő feltevéssekel élnek a beszédkommunikáció természetére nézve. Egy lehetséges alternatíva az ún. szegmentális modellek használata, amelyek - a statisztikai alapelv feladása nélkül - enyhébb megszorításokra épülnek. Ebben a cikkben bemutatjuk a tanszékünkön fejlesztett OASIS szegmens-alapú felismerőt, amely diszkriminatív elven, azaz posteriori valószínűségek ősszekombinálásával dolgozik. Ennek további előnye, hogy nagyobb rugalmasságot biztosit a különféle szintű (de továbbra is statisztikai jellegű) nyelvi információk integrálására, mint a hagyományos rejtett Markovmodell.
Physical Description:169-174