Prozódiai információ használata az automatikus beszédfelismerésben ; mondat modalitás felismerése

Vicsi, Klára and Szaszák, György and Németh, Zsolt: Prozódiai információ használata az automatikus beszédfelismerésben ; mondat modalitás felismerése. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia, (3). pp. 69-80. (2007)

[img] Cikk, tanulmány, mű
msznykonf_005_069-080.pdf

Download (357kB)

Abstract

A mai, statisztikai elvi alapokra épülő folyamatos gépi beszédfelismerők kimenetén szóláncok sorozata jelenik meg, tehát a beszédfelismerés több szintű feldolgozási folyamatából a szószintig jutott el a mai beszédfelismerési technológia. Robusztus beszédfelismerés eléréséhez azonban további – például szemantikai – szintek bevonása szükséges. A beszéd szupraszegmentális (prozódiai) paramétereinek bevonásával egy olyan prozódiai felismerőt hoztunk létre, amely a mondatok és tagmondatok fajtáit, azaz modalitását, illetve a mondatok határait ismeri föl, és ezzel hozzájárulhat a szemantikai szintű nyelvi felismerés biztosabb döntéseihez. Ez az ún. modalitás felismerő statisztikai elven működik, a mondatok, tagmondatok intonációs struktúráját leíró Rejtett Markov modellekből, és egy igen egyszerű, a mondatok kapcsolódására vonatkozó modellből épül fel. A felismerő tesztelési eredményei azt mutatták, hogy azoknál a modalitás típusoknál, amelyekre a statisztikai betanításhoz elegendő minta állt rendelkezésre, a helyesen felismert modalitás aránya 75 és 95% között változott az adott mondat modalitásától függően.

Item Type: Article
Event Title: Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (5.) (2007) (Szeged)
Journal or Publication Title: Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
Date: 2007
Volume: 3
Page Range: pp. 69-80
ISBN: 978-963-482-848-8
Uncontrolled Keywords: Nyelvészet - számítógép alkalmazása
Additional Information: Bibliogr.: 80. p. ; összefoglalás magyar nyelven
Date Deposited: 2019. Jun. 18. 12:11
Last Modified: 2019. Jun. 18. 12:11
URI: http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/58665

Actions (login required)

View Item View Item