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        語音識別和自然語言理解

        發布時間: 2023-09-11 09:24:25   作者:etogether.net   來源: 網絡   瀏覽次數:
        摘要: 語音系統目前很好地集成了二元語法模型、詞模型和音素模型,因為它們都可以用同一個框架來表示,即隱馬爾可夫模型。


        用二元詞語法對語音識別系統加以改進可以顯著地提高系統的性能。這啟發我們,如果采用一個更加全面而詳盡的模型,會產生更好的結果。不過,實際上,這是很難做到的??梢允褂萌~語法,但是這需要多得多的數據。直接集成一個概率上下文無關語法也會帶來困難。首先,語音系統目前很好地集成了二元語法模型、詞模型和音素模型,因為它們都可以用同一個框架來表示,即隱馬爾可夫模型。引入上下文無關語法機制作為句法部件難于進行有效的集成,并且會對識別的準確率或者有效性造成負面的影響。其結果是,所有現有的口語理解系統都在語音識別和自然語言理解系統之間維持一個嚴格的分界,如圖C.1所示。


        圖C.1.png

        圖C.1語音理解系統的結構


        按照這種劃分,在設計接口的時候還是有很多種做法的。最簡單的接口,也是最常用的,就是語音識別輸出所找到的單一的最佳單詞序列。然后,語言處理系統在這個基礎上進行處理,并期望沒有嚴重的識別錯誤。將這種做法更一般化的一種方法稱為N-best方法,在N-best方法中,語音識別輸出它所找到的N個最佳序列。這允許句法分析器在第一個結果失敗時嘗試其他解釋。雖然很多系統都具有使用N-best方法的能力,不過實踐證明這只是使得準確率略微有所提高,但比起由此導致的額外的處理開銷來說,這樣做并不值得。其中的一個原因是,N個最佳的序列本質上是相同的,只在一到兩個單詞上有區別。這樣,如果語音識別系統識別錯了某一個特定的單詞,將很有可能在輸出的N個最佳選擇中都有同樣的錯誤。


        取代N-best的一種有趣的方法是輸出詞格。在這種方法中,語音識別系統輸出一個格子,這個格子給出了輸入中最可能的單詞。一個詞格給出了提供一種大量可能句子的壓縮表示形式,并為基于句法分析器和語義解釋的錯誤恢復提供了一個表達能力足夠豐富的環境。注意,你可以將詞格看做chant句法分析器的初始線圖。在某個位置出現某個單詞有多種選擇這一事實對基本的句法分析算法沒有影響。


        這種通用技術目前還沒有被充分研究,因為目前的系統大多都使用高度領域化的技術來優化其短期性能。舉例來說,在航空旅行信息系統(ATIS,Air Travel Information System)領域中開發了多個不同的口語理解系統,這些系統基于航空時刻表來回答問題。因為這個應用領域非常集中而且狹窄,所以第11章描述的特定領域的解釋技術可以用于正確地解釋一個查詢,即使其中的一部分被錯誤地識別也沒有太大的影響。研究者發現,在短期內改進特定領域解釋的啟發式方法比探索語音識別和自然語言處理系統之間更通用、更健壯的接口來得更有效。當應用變得更為復雜時,這種現狀應該會有所改變。


        即使在給定受限領域的情況下,ATIS領域的系統性能也給人以深刻的影響。一般而言,一個典型的ATIS系統包括大約2000個單詞,獨立于說話者,使用標準的不帶特殊信號處理硬件的標準工作站完成語音識別任務時幾乎沒有可察覺的延遲。系統使用一個包含數百個事先沒有見過的查詢語句的集合進行測試。1993年,最好的語音識別系統達到了95%的單詞準確率??傮w最好的系統對于88%的查詢語句可以產生合適的回答。



        責任編輯:admin


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