part 3 (694718)
Текст из файла
nOCIPOFHHE СИСТЕМ ДИСКРЕТНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ, РАБОТАЮЩИХ БЕЗ ПОДСТРОЙКИ ПОД ДИКТОРА
§ 2.1. Общие проблемы автоматической подстройки неадаптивных систем распознавания речи
Ьеадаптивные системы дискретного распознавания речи, рассматриваемые в настоящей главе, позволяют произвольному диктору-ногитедю нормы произношения данного языка производить автоматический речевой ввод изолированными словами или короткими спиво-сочетанияуи. Такие системы являются, как правило, аппаратурно-ц рог равным и и основываются на выделении некоторых устойчивых фонетических признаков, проявляццихся у множества дикторов-носителей нормы данного языка для различных классов звуков,и на дальнейшем использовании этих признаков (представленных гистограммами их распределения) для декодирования высказывания. Однако фактически и в этих системах осуществляется некая подстройка под множество дикторов (обучение) во время сбора статистики, построения гистограмм параметров для различных звуков и при выборе решающих правил. Поэтому, строго говоря, такие системы не следовало бы называть неадаптивными, т.е. термином, достаточно широко распространенным в настоящее время. Кроме того,автоматическое разбиение всего множества дикторов-пользователей на группы (кластеры) и формирование обобщенных эталонов слов дяя каждой группы само по себе есть обучение на диктора, адаптация универсальной системы к этому множеству пользователей,что также заставляет быть осторожным в применении Термина-"неада^тивные", Если же говорить об использовании этого термина в смысле отсутствия адаптации к новому словарю и языку системы, го, действительно, все известные невдаптивные системы [10, 16,25, 166, 167] практически не обеспечивав автоматическое изменение этих основных характеристик. Попытка универсальной сегментации слов, яв-хякхцейся основой подстройки иод словарь, рассмотрена в [133 • Задача настоящей главы - исследовать более широкие аспекты проблемы перестройки к новым условиям не адаптивных систем, ориентированных на работу с произвольным диктором. Под адаптацией будем здесь понимать расширение, развитие неадаптивной системы автоматического распознавания фраз, составленных мэ изолирований
74
йдов, эа счет некоторого изменения языка этой системы и его словарного состава. Как правило, в конкретных задачах речевого управления возникают Проблемы, связанные с обогащением языка, добавлением новых слов и понятий. В отдельных случаях требуется медиком заменить словарный состав языка, приспособить системы к совершенно новой задаче. При этом желательно сохранить основные структурные (синтаксические) свойства языка, связи между лингвистическими уровнями, соотношения между понятиями внутри уровня, т.е. придать свойствам языка универсальный характер, формализовать язык речевого запроса таким образом, чтобы он напоминал язык опи-оанйя баз данных - сетевой, иерархической или реляционной.
Основными лингвистическими вопросами, возникгшцими при этом, явжявтся:
1) как оценить сложность языка речевого общения и попытаться, используя синонимию, свести трудности распознавания сдов, вызванные фонетическими неопределенностями, до минимума;
2) каким образом ограничить гибкость проблемно-ориентнрова!:-иого языка, не слыпком сдерживая желания и возможности человека общаться с информационной системой естественными фразами; какие задачи позволяют нам практически использовать относительно простой синтаксис языка;
3) как автоматически расширять словарный запас языка;
4) как при этом корректировать язык, на базе которого создана неадаптивная система автоматического распознавания.
(Вопросы о расширении круга пользователей, включая пользователей, говорящих с акцентом иди дефектом речи, а также проблемы поиска новых информативных признаков, использования телефонного канала опускаем, относя их к техническим вопросам,которые • работе не рассматривается.)
Некоторые из перечисленных лингвистических проблем возникают и для адаптивных систем, работающих с подстройкой под дик-Юра и словарь. 3 известных работах по аравтическому использованию адаптивных систем [134,140] нет сведений об адаптации систем к новому изменяемому языку речевого общения (если не считать замену словаря в системах типа vir-юо подстройкой под язык).
йервой мз проблем посвящен § 2.2, где выбор словаря обус-яовлен точностью распознавания слоя и связанной с ней вероятностной оценкой неопределенности распознавания При заданной совокупности фонетические признаков. Оценка граю-атнческой сложности яэыка, используемого в неадаптивных системах распознавания ре-11^^ (языка, древовидной структуры без сложных внутренних связей)
76
(си. § 2.3), позволяет подойти к решению вышеуказанной проблемы 2). Задаче автоматического расширения словарного состава посвящена четвертая глава, тесно связанная с пятой главой, где описаны эксперименты по построению системы распознавания понятийных фраз конкретного языка описания данных информационной системы, для которого строилась модель. Кратко о проблеме 3 говорится в п. 2.3.3 , в котором рассматривается автоматическая подстройка "под язык", изменяющийся с изменением словарного состава.
Рассматривающиеся далее вопросы,на наш взгляд,имеют весьма важное значение как идеологическая основа будущих систем автоматического речевого запроса информации, ориент грованных на произвольного пользователя. Если первые практические неадаптивные системы распознавания речи (СРР) могут и отличаться от аппаратурно-программных, аналогичных нашей (скажем, основываться на мультимик-ропроцессорных системах, в которые речевой сигнал поступает с АЦП), то общие лингвистические проблемы, указанные здесь, неизменно будут возникать при любой структуре системы и любом подходе к первичному описанию сигнала. Не следует забывать, что неадаптивные системы автоматического распознавания являются основными системами будущего - при общении-, с роботами и информационными системами общего назначения. Вопросы, рассматриваемые далее, будут относиться к неадаптивным системам, ориентированным на пословный ввод речевой информации, а также на ввод информации короткими словосочетаниями, которые можно рассматривать как одно слово. Это связано с тем, что лишь на изолированных словах и коротких словосочетаниях параметры звуков (выцеляемые алпаратурно) являются относительно устойчивыми (обладают малой дисперсией), и можно говорить о возможном использовании характеристик, определяемых гистограммами параметров, для автоматического распознавания .
При распознавании изолированных слов представляется целесообразным разработать алгоритм, который обеспечивал бы устойчивое сегментирование поступающих на вход реализации слов на участки, соответствующие различи™ способам образования звуков, т.е. на тональные отрезки речи, шумные и участки, соответствующие гиухии смычковым (коротким паузам внутри слова). Звонкие фрикативные звуки можно было бы отнести к шумным. Существуют различные методы такой классификации в зависимости от первичного описания речевых сигналов. Для аппаратурно-программного метода достаточно высокую точность классификации отрезков речи на участки "тон - иум ' Пауза" для произвольного диктора дают бинарные признаки способа образования звуков, выделяемые аппаратурно [97] .
76
Динамика участков "тон - шум - пауза" является хорошим признаком распознавания слов для небольших специально подобранных „доварей. Не представляет труда перейти к небольшому новому словарю, используя лишь признаки классификации отрезков речи на вти трч класса и динамику типов участков в слове. Вакно правильно выбрать фонетическую структуру слов этого словаря. В зависгзло-стИ от возможностей надежной классификации отрезков речи на этапе анализа сигнадоч (первичная сегментация и маркировка) mosko использовать большее число классов сегментов (классов фонетической структуры слова), динамика которых позволит надекно классифицировать большее число слов словаря. (В наших работах на начальной уровне анализа речи использовалось как семь типов сегментов (ей. Я, 2.2.2), так и три типа - тональный-шумный-сауза (см. § 5.5).)
В связи с этим Ж.Дрейфу о-Граф для распознавания словарного состава разработал специализированный язык речевого общения sotina , состоящий из бессмысленных слов, которым условно придается некое смысловое значение, и включал лишь "контрастные" в Пространстве используемых признаков звуки, поэтому легко различаемые автоматически [127] . Словарный состав языка sotina включал бессмысленные слова, на базе которых предлагалось создать искусственный язык для речевого общения человека и 5ВУ.
§ 2.2. Оценка сложности распознавания словаря речевого общения
2.2.1.Связь точности распознавания с особенностями фонетики слов.Сравнивать качество распознавания существующих СРР и СПР только по точности распознавания или объему словаря недостаточно по нескольким причинам. Во-первых,разные задачи, естественно, требуют различных языков общения,словарный состав которых включает слова, имеющие различные акустические (фонетические) характеристики.Источники информации о таких высших уровнях знаний языка, как синтаксис, семантика, прагматика, накладывают различные ограничения на возможные альтернативы, поэтому задача распознавания упрощается для различных языков по-разному; даже для словаря с высокой степенью фонетической неопределенности можно получить (за счет семантико-синтаксических ограничений) высокую точность иитер-Чрета11ии высказывания. Во-вторых, СРР используют разнообразные методы первичной обработки и представления речевых сигналов на ниж-них уровнях. С этим связана различная точность фонетической классификации , являющейся основой распознавания. Рассмотрим, как раз-
77
лишаются речевые сигналы на разных уровнях знания и как они используются при распознавании слов. Известно, что наибольшие оаибхи дают слова и фразы с близкой фонетической структурой, входящие в общий словарь распознавания. При этих условиях задача распознавания как изолированных слов, так и слитной речи усложняется, но синтаксис и другие высшие источники знаний о языке накладывают ограничения, которые сокращают неопределенности, тем самкл повкаая точность распознавания слов.
При выборе словаря СРР важно, как уже отмечалось, знать не только размер словаря, но и степень различимости слов. Для частных применений и малых словарей необходимо предварительно провести отбор и разумную замену слов, если позволяет задача, с целью увеличения различимости слов словаря. Поэтому целесообразно исследовать неопределенности, ограничения и сложности, встречаемые при использовании различных языков практических СРР.
Дзя того, чтобы показать влияние фонетической структуры слов словаря на сложность распознавания, рассмотрим, в качестве примера. три словаря: I) "А", "Б", "В"; 2) "ОДИН", "ДВА","ТРИ"; 3) "А", "П", "Г".
Сравнивая словари I и 2, нетрудно заметить, какой словарь легче распознавать. В данном случае интуитивно можно утверждать, что словарь 2)легче распознавать из-за более сложной фонетической структуры слов, так как можно привлечь больше дополнительной информации о последовательности звуков, составляющих слова.Сравнивая словари I) и 3)по сложности распознавания, трудно дать однозначный ответ, какой словарь легче распознавать объективными ме-тздами. Точность автоматической классификации слов словарями "А", "Б", "В" и "А", "П", "Г" сильно зависит от объективно регистрируемой степени акустического сходства элементов калиюто словаря, относящихся к различным классам, т.е. от методов первичной обработки и представления речевых сигналов, соответствующих этим словам, от порогов срабатывания устройств, преобразующих аналоговый сигнал в цифровой, и правил принятия решения.
Существующие системы распознавания изолированных слов показывают, что количество слов словаря (при одинаковой точности распознавания) не может быть, вообще говоря, мерой качества системы распознавания. В [139] исследуются два словаря: алфавитно-цифровой, содержащий 26 букв и 10 цифр, и словарь географических названий, состоящий из 250 слов. В результате была получена точность распознавания первого словаря 88,6% и второго 97,356. Хотя объем второго словаря почти на порядок больше, точность распознавания слов, входящих в этот словарь, выше. Можно предполо
жить, что это объясняется более сложной фонетической структурой слов второго словаря, которая и обеспечивает меньшие трудности при автоматическом распознавании.
В системах, работающих без подстройки под диктора, наиболее груднокдассифицируемыми звуками русской речи являются, как показано в С4, 26, 62, 97] , носовые и боковые сонорные согласниэ, звонкие взрывные и безударные гласные. Кроме того, следует отметить, что в опоеделенном фонетическим окружении даже звуки, относительно хорошо классифицируемые, в другом фонетическом контексте могут вызвать определенные трудности при автоматическом распознавании из-за аллофонных изменений, связанных с коар-уикуляцией. Все это следует учитывать при оценке сложности распознавания словаря в "неадаптивных" системах автоматического распознавания речи. Отметим, что на точность распознавания речи влияют также синтаксические ограничения, так как синтаксис языка определяет грамматические изменения словоформ и порядок следования слов.
Характеристики
Тип файла документ
Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.
Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.
Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.