Vicsi Klára and Szaszák György and Németh Zsolt: Prozódiai információ használata az automatikus beszédfelismerésben ; mondat modalitás felismerése.
Preview |
Cikk, tanulmány, mű
msznykonf_005_069-080.pdf Download (357kB) | Preview |
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: | Conference or Workshop Item |
|---|---|
| Journal or Publication Title: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia |
| Date: | 2007 |
| Volume: | 5 |
| ISBN: | 978-963-482-848-8 |
| Page Range: | pp. 69-80 |
| Event Title: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (5.) (2007) (Szeged) |
| Related URLs: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/58546/ |
| Uncontrolled Keywords: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
| Additional Information: | Bibliogr.: 80. p. ; összefoglalás magyar nyelven |
| Date Deposited: | 2019. Jun. 18. 12:11 |
| Last Modified: | 2022. Nov. 08. 11:50 |
| URI: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/58665 |
Actions (login required)
 |
View Item |
