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...
Elmentve itt :
| Szerzők: | |
|---|---|
| Testületi szerző: | |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2003
|
| Sorozat: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
1 |
| Kulcsszavak: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/59401 |
| Tartalmi kivonat: | 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. |
|---|---|
| Terjedelem/Fizikai jellemzők: | 169-174 |