Webbsökning via röst blir allt populärare och drar nytta av de senaste framstegen inom automatisk taligenkänning. Taligenkänningssystem tränas med hjälp av ljudutskrifter, som kan genereras av en betald notator lyssnar på vissa ljud och manuellt transkriberar det. I detta dokument behandlas en alternativ utbildningskälla för taligenkänning, kallad implicit transkription. Detta baseras på webbsökningsklick och omformuleringar, som kan tolkas som att bekräfta eller korrigera det erkännande som görs under en riktig webbsökning. Detta kan ge en stor mängd gratis träningsdata som matchar de exakta egenskaperna hos verkliga inkommande röst sökningar och de implicita transkriptioner kan bättre återspegla behoven hos riktiga användare eftersom de kommer från användaren som genererade ljudet. Sammantaget visar vi att de nya utbildningsuppgifterna har ett värde när det gäller att förbättra taligenkänningen. Vi visar vidare att återkopplingen från riktiga användare kan göra det möjligt för talkännaren att utnyttja kontextuella signaler, och minska igenkännandet av felfrekvensen ytterligare med upp till 23%.
Ett nyare dokument REF föreslog ett automatiskt sätt att märka röstfrågor genom att undersöka post-klick och omformulering beteende, som producerade en stor mängd "fria" utbildningsdata för att minska ASR-fel.
Did You Say U2 or YouTube?: Inferring Implicit Transcripts from Voice Search Logs
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}