Abstrakt. Taligenkänning har på senare tid blivit en praktisk teknik för verkliga tillämpningar. Med sikte på talstyrd textsökning, som underlättar insamling av information med uttalade frågor, föreslår vi en metod för att integrera taligenkänning och hämtningsmetoder. Eftersom användarna talar innehåll relaterade till en målsamling, anpassar vi statistiska språkmodeller som används för taligenkänning baserat på målsamlingen, för att förbättra både igenkänning och hämtningsnoggrannhet. Experiment med hjälp av befintliga testsamlingar i kombination med dikterade frågor visade hur effektiv vår metod är.
REF visade att användning av en språkmodell som genererats från målsamlingen avsevärt kan förbättra både igenkänning och hämtningsnoggrannhet.
Speech-Driven Text Retrieval: Using Target IR Collections for Statistical Language Model Adaptation in Speech Recognition
{'venue': 'Anni R. Coden and Eric W. Brown and Savitha Srinivasan (Eds.), Information Retrieval Techniques for Speech Applications (LNCS 2273), pp.94-104, Springer, 2002', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}