Vi presenterar de första resultaten av våra ansträngningar att automatiskt öka och anpassa fonetiska ordböcker för sponta neous taligenkänning. Spontant tal tillför en mängd olika fenomen till en taligenkänningsuppgift: falska starter [1], mänskliga och icke-mänskliga ljud [2], nya ord [3] och al t.renativa uttal. Alla dessa fenomen måste angripas när man anpassar ett system för taligenkänning för spontant tal. För fonetiska ordböcker (särskilt för spontant tal) är det viktigt att välja pro nunciations av ett ord enligt den frekvens i vilken de visas i databasen snarare än "korrekt" pro nunciation som det kan finnas i en lexikon. Dessutom bör ändringar av ordboken inte leda till en högre phoneme konfusability. Därför föreslår vi ett datadrivet tillvägagångssätt för att lägga till nya uttal till ett visst fonetiskt lexikon, på ett sätt som de modellerar de givna förekomsterna av ord i databasen. Vi visar hur även en enkel ap proach kan leda till betydande förbättringar i erkännande prestanda. Första experimenten har utförts på den tyska Spontaneous Scheduling Task (GSST), med hjälp av taligenkänningsmotorn JANUS-2 [4, 5, 6], spon taneous tal-till-tal översättningssystemet för Inter aktiva system Laboratories vid Carnegie Mellon och Karl sruhe University. Den fonetiska ordboken är en av de viktigaste kunskapskällorna för en talkännare, för att leda den till giltiga hypoteser i igenkänningsprocessen. Ändå anses det ofta vara mindre viktigt som akustik- eller språkmodellering. I kontinuerlig taligenkänning använder forskare ofta det "korrekta" uttalet av ett ord, som det kan hittas i en lexikon. Men 1.11är "korrekt" uttal behöver inte vara den vanligaste varianten för en given uppgift (t.ex. Den ger inte heller nödvändigtvis den bästa igenkännbarheten, med tanke på den aktuella akustiska modelleringen. Om den fonetiska transkriptionen i ordboken inte matchar de faktiska förekomsterna i databasen, kommer de fonetiska enheterna att vara förorenade under utbildningen med otillräcklig akustik. Detta kommer att försämra den totala prestandan hos igenkännaren. • med ett ökande antal grundläggande fonetiska enheter (med en allierad på mellan 40 och 100) och antalet poster i ordboken, blir det allt svårare att använda de fonetiska enheterna konsekvent över ordlistans poster. • experter tenderar att använda den "korrekta" fonetiska transkriptionen av ett ord (som det kan hittas i al cxieon) -detta är inte nödvändigtvis den mest frekventa eller ens den mest sannolika transkription för en given uppgift. • Alternativa uttal kan skilja sig mycket från det "korrekta" uttalet. I spontant tal och dialekter används många alternativa uttal som inte alltid är lätta att förutsäga. • eftersom det är svårt att säga vilka varianter som är statistiskt rele vant för en given uppgift, utvecklaren av ordboken lätt kan missa en relevant form. Därför föreslår vi en datadriven strategi för att förbättra befintliga ordböcker och automatiska.lJ y lägga till nya varianter när det behövs. Denna algoritm bör: • nse en prestandadriven optimering av fonetiska poster i ordboken snarare än en "kanonisk" form av ett ord. • använda den underliggande fonetiska modellering för att generera accu-hastighet och konsekventa poster i den fonetiska ordboken. • generera uttal varianter, endast om de är sta. tistica.lJy relevant. • leda till en lägre phoneme konfusability efter omskolning. I våra experiment visade vi att även med hjälp av en enkel algoritm för att extrahera kandidater för fonetiska varianter ger en. betydande increas e i erkännande prestanda. Mer så fisticated algoritmer ger ännu bättre prestanda. 0-7803-2431-5/95 $4,00 © 1995 IEEE
REF använder det första kriteriet: valet av k oftast extraherade fonetiska transkriptioner.
Dictionary learning: performance through consistency
{'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']}