Штучний інтелект

Анотація: В статті представлені результати поточних досліджень багаторівневого багатозначного підходу до автоматичного розуміння мовлення, який призначений для мов з розвинутою словозміною та з відносно вільним порядком слів. Ідея використовувати мовленнєві образи на рівні частин слова для пофонемного розпізнавання є продуктивною, оскільки зростання обсягу лексикону практично не призводить до збільшення множини частин слова. Дослідження зосереджено на рівні пофонемного розпізнавання з метою подальшого переходу на лексичний рівень. Щоб зменшити показник помилково розпізнаних фонем, будується граматика декодера на основі вільного слідування частин слова. Подаються способи побудови множини (алфавіту) складів за текстовим корпусом. Описуються підходи до формування навчальної та контрольних вибірок для пофонемного розпізнавання злитого мовлення. Для експериментальних досліджень проведено роботу зі створення корпусу опорного диктора. Порівнюється надійність пофонемного розпізнавання з використанням граматик на основі складів і фонем. Обговорюються придатність отриманих результатів для використання в лексичному рівні, проблеми та майбутні дослідження.

Ключові слова:

Посилання:

1. 1. Vasylieva N. Modelyuvannya bahatorivnevoho poskladovoho rozpiznavannya movlennyevoho syhnalu /
2. N. Vasylieva, M. Sazhok // Artificial Intellect –2008.– № 3. – S. 801-808.
3. 2. Sazhok M.. Generative Model for Decoding a Phoneme Recognizer Output. / Mykola Sazhok // Proc. of the 8th
4. International Conference «Text, Speech and Dialogue», TSD’2005. – Karlovy Vary, 2005. – P. 288-293.
5. 3. Shyrokov V., Monako V. Organization of national lexicographic framework resources./ V. Shyrokov,
6. V. Monako // – Movoznavstvo. – 2001.– № 5.
7. 4. Goncharov E. Behavior of probabilistic greedy algorithm for stage location problem. / Goncharov E.,
8. Kochetov Yu. // Sampling analysis and operations research.– 1999. – Vol. 6, № 1. – S. 12-32.
9. 5. Young S.J. HTK Book.– Young S.J. version 3.1. – Cambridge University, 2002.
10. 6. Lee T. Julius – an open source real-time large vocabulary recognition engine./ Lee, T. Kawahara and K. Shikano //
11. Proc. European Conference on Speech Communication and Technology (EUROSPEECH), 2001. – P. 1691-1694.