ABSTRACT: Den stora potentialen av taligenkänningssystem i frigöra användarnas händer samtidigt interagera med datorer har inspirerat en mängd olika lovande program. Med tanke på hur den senaste tekniken för taligenkänning fungerar i dag skulle dock ett allmänt accepterande av taligenkänningsteknik inte vara realistiskt utan att utforma och utveckla nya metoder för att på ett effektivt sätt upptäcka och korrigera igenkänningsfel. I sökandet efter lösningar på ovanstående problem är det centralt att identifiera tecken på feldetektering (CERD). Vår undersökning av den omfattande litteraturen om upptäckt och korrigering av taligenkänningsfel visar att det systeminitierade, datadrivna tillvägagångssättet är dominerande, men att heuristik från mänskliga användare till stor del har förbisetts. Detta kan ha hindrat utvecklingen av talteknik. I denna forskning föreslår vi en användarcentrerad metod för att upptäcka CERD. Användarstudier genomförs för att genomföra metoden. Innehållsanalys av de insamlade verbala protokollen lämpar sig för en taxonomi av CERD. Den CERD som upptäcks i denna studie kan förbättra vår kunskap om CERD genom att inte bara validera CERD ur användarens perspektiv utan också föreslå lovande nya CERD för att upptäcka taligenkänningsfel. Dessutom ger analysen av CERD i förhållande till feltyper och andra CERD nya insikter i det sammanhang där specifika CERD är effektiva. Resultaten av denna studie kan användas för att inte bara förbättra utmatningen av taligenkänning utan också för att ge sammanhangsmedveten support för feldetektering. Detta kommer att bidra till att bryta barriären för allmänt införande av talteknik i en rad olika informationssystem och tillämpningar. NYCKELORD OCH FRASER: signaler till feldetektering, taligenkänning, taxonomi, verbal protokollanalys. SPEECH ERKÄNNANDE är en av de viktigaste informationsteknikerna som ger användare handsfree interaktion med datorer. Kraften i talkontroll lovar att hjälpa många individer som annars kanske inte kan interagera med en dator genom den konventionella musen eller tangentbordsgränssnittet. Särskilt användare som är fysiskt utmanade, synskadade eller rörelsehindrade erbjuds nya möjligheter genom taligenkänningsaktiverade applikationer. Även om många intressanta tillämpningar har dykt upp eller förbättrats med utvecklingen av talteknik, den nuvarande användningen av en sådan teknik speglar "bara en spets av isberget av den fulla kraft som tekniken skulle kunna erbjuda" (jfr. [8, s. 69]). Vissa grundläggande och praktiska begränsningar av tekniken leder dock till otillfredsställande prestanda i systemen för taligenkänning. Den bekvämlighet och effektivitet som talteknik utlovar i interaktion med datorer äventyras allvarligt av de mödosamma ansträngningar och frustrationer som erfarits när det gäller att upptäcka och korrigera igenkänningsfel [40]. Brett accepterande av tal som en primär inmatningsmetod för datorer kommer inte att vara möjligt om inte den underliggande igenkänningstekniken kan producera tillräckligt robust och låg-terror utgång [8]. För att överbrygga klyftan mellan vad människor förväntar sig av taligenkänning och vad tekniken kan uppnå, är det önskvärt att hitta effektiva sätt att upptäcka och till och med UPPFYLLLA CUES FÖR ATT BEDRÄGERA DETEKTIONEN I SPECIELL ERKÄNNELSE UTANFÖR 239 korrekta igenkänningsfel. Feldetektering är förutsättningen för felkorrigering. Oavsett om det är system eller användare som är ansvariga för feldetektering, de förlitar sig på tecken på feldetektering (CERD). I det systeminitierade tillvägagångssättet extraheras CERD automatiskt från interna parametrar eller utdata från taligenkänning, och används sedan för att bygga maskininlärningsmodeller med hjälp av träningsdata [5, 47, 50]. Modellerna för maskininlärning används sedan för att upptäcka eventuella igenkänningsfel och även för att förbättra taligenkänningen (t.ex. [21, 47, 49] ). Detta tillvägagångssätt karakteriseras därför som datadrivet eftersom CERD väljs främst baserat på deras inverkan på utbildningsdata och deras automationspotential. Denna typ av tillvägagångssätt är effektivt, men dess effektivitet kan undergrävas genom att man bortser från andra betydande CERD baserade på användarerfarenhet och heuristik kunskap, som varken genereras automatiskt eller fördefinierade. Enligt vår undersökning av den relaterade litteraturen är det datadrivna tillvägagångssättet dominerande när det gäller att identifiera CERD. Det yttersta målet med taligenkänning är att approximera infödda talares igenkänningsförmåga. Med tanke på den otillfredsställande prestandan hos systeminitierade felsökningar och de mänskliga faktorernas inverkan på införandet av informationsteknik [23] finns det ett stort behov av att lära sig CERD från användarna för att göra taligenkänningssystemen mer användbara. De omfattande studierna har dock inte betraktat användare som en viktig källa för CERD. Därför är den forskningsfråga som vi vill ta upp i denna studie: Vilka typer av CERD tillämpar användare för att upptäcka taligenkänningsfel? Vi föreslår en kunskapsdriven, användarcentrerad strategi för att upptäcka CERD i detta dokument. I stället för att förlita sig på test-och-terror, vilket visas i det systeminitierade, datadrivna tillvägagångssättet, avslöjar den föreslagna metoden viktiga CERD från användarnas kunskap och erfarenhet. Såvitt vi vet är detta den första studien att upptäcka CERD via ett användarcentrerat tillvägagångssätt. En empirisk studie utformades och genomfördes för att få muntliga förklaringar från deltagarna om strategier och signaler som användes för att upptäcka taligenkänningsfel, vilka sedan tolkades och kodades via verbal protokollanalys. Denna typ av analys lämpar sig för en taxonomi för CERD, bestående av språklig, hypotesbaserad och annan information. Dessutom analyserades sambandet mellan CERD och tre typer av taligenkänningsfel, radering och substitutionsfel för att få insikter om CERD:s effektivitet för specifika typer av fel. Dessutom tyder resultaten av korrelationsanalysen mellan olika CERD på att CERD som är starkt förknippat med varandra kan användas tillsammans för att förbättra feldetekteringens prestanda. Den utvecklade CERD-taxonomi och relaterade resultat av denna forskning kan bidra flera gånger till att upptäcka och korrigera taligenkänningsfel. För det första är taxonomin i CERD den första i sitt slag. Det bidrar till att öka vår kunskap om CERD och möjliggör framtida expansion och förfining. För det andra kompletterar det CERD som upptäckts genom det traditionella datadrivna tillvägagångssättet. För det tredje, analysen av CERD, i förhållande till feltyper, tillåter oss att kontextualisera CERD för att maximera deras nytta. För det fjärde gör resultaten det möjligt att utveckla stödjande och kontextkänsliga miljöer för att underlätta för användarna att upptäcka fel. De förbättrar prestandan hos feldetekteringssystem med ytterligare kunskap.
Zhou m.fl. REF genomförde användarstudier för att hitta ledtrådar till feldetektering som kunde användas för att förbättra felkorrigeringskapaciteten i taligenkänningssystem.
Discovering Cues to Error Detection in Speech Recognition Output: A User-Centered Approach
{'venue': 'Journal of Management Information Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}