Abstract-För närvarande används datorer för att lösa komplexa uppgifter och problem som sträcker sig från enkla beräkningar till intensiv digital bildbehandling och invecklade algoritmiska optimeringsproblem till beräkningskrävande väderprognoser problem. ASR kort för Automatisk Taligenkänning är ännu en typ av beräkningsproblem vars syfte är att känna igen mänskligt talat tal och omvandla det till text som kan bearbetas av en dator. Trots att ASR har många mångsidiga och genomgripande verkliga tillämpningar, är det fortfarande relativt felaktigt och inte helt löst eftersom det är benägna att producera stavfel i den erkända texten, särskilt om ASR-systemet fungerar i en bullrig miljö, dess vokabulärstorlek är begränsad, och dess inmatningstal är av dålig eller låg kvalitet. I detta dokument föreslås en efterredigering av ASR-felkorrigeringsmetod baserad på MicrosoftN-Gram-datauppsättning för att upptäcka och korrigera stavfel som genereras av ASR-system. Den föreslagna metoden omfattar en feldetekteringsalgoritm för att upptäcka ordfel, en kandidatkorrigeringsalgoritm för att generera korrigeringsförslag för de detekterade ordfelen och en kontextkänslig felkorrigeringsalgoritm för att välja den bästa kandidaten för korrigering. Fördelen med att använda Microsoft N-Gram dataset är att det innehåller verkliga data och ordsekvenser extraherade från webben som canmimica omfattande ordlista med ett stort och allomfattande ordförråd. Experiment som utförts på ett flertal tal, utförda av olika talare, visade en anmärkningsvärd minskning av ASR-fel. Framtida forskning kan förbättra den föreslagna algoritmen så mycket att den kan parallelliseras för att dra nytta av multiprocessor och distribuerade system.
Ref föreslog en metod för korrigering av ASR-fel efter redigering baserat på Microsoft N-gram dataset.
ASR Context-Sensitive Error Correction Based on Microsoft N-Gram Dataset
{'venue': 'Journal of Computing, Vol.4, No.1, January 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}