Det är välkänt att en högre talhastighet än normalt kommer att leda till att frekvensen av igenkänningsfel i stora automatiska taligenkänningssystem för ordförråd ökar [1]. I detta dokument försöker vi identifiera och korrigera för fel på grund av snabba tal. Vi föreslår först att telefonfrekvensen är ett mer meningsfullt mått på talhastigheten än den mer vanliga ordhastigheten. Vi finner att när datamängder samlas enligt den metriska telefonfrekvensen, ökar igenkännandefelen när telefonfrekvensen är mer än 1 standardavvikelse större än medelvärdet. Vi föreslår tre metoder för att förbättra igenkännandet av snabba tal, där var och en tar upp olika aspekter av prestandanedbrytning. Den första metoden är en implementering av Baum-Welch codebook anpassning. Den andra metoden är baserad på anpassning av HMM-statsövergångsannolikheterna. I den tredje metoden, de uttal ordböcker ändras med hjälp av regelbaserade tekniker och sammansatta ord läggs till. Vi jämför förbättringar i igenkänning noggrannhet för varje metod med hjälp av datamängder som samlas enligt telefonfrekvensen metrisk. Anpassning av HMM-statsövergångsannolikheten till snabba tal förbättrar igenkännandet av snabba tal med en relativ mängd på 4 till 6 procent.
Mathew Siegler och Richard M.Stern Ref föreslog ett arbete där felen på grund av snabba tal identifierades och korrigerades med hjälp av metoder baserade på Baum Welch codebook anpassning, HMM-tillstånd sannolikhet och regelbaserade tekniker.
On the effects of speech rate in large vocabulary speech recognition systems
{'venue': '1995 International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing', 'journal': '1995 International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}