Эксперименты по распознаванию слитной русской речи с использованием сверхбольшого словаря
Ключевые слова:
распознавание слитной русской речи, сверхбольшой словарь, модели языкаАннотация
Для распознавания слитной речи со сверхбольшим словарем распознавателю необходима модель языка, описывающая допустимые фразы. В статье представлены результаты экспериментов по распознаванию слитной речи со сверхбольшим (более 100 тыс. слов) словарем с применением n-граммных моделей языка. Проведено количественное сравнение точности распознавания слов, символов и фонем в зависимости от используемой n-граммной модели при изменении n от 0 до 3.Литература
Загоруйко Н.Г. Распознавание слуховых образов. Новосибирск: Наука, 1970. 340 с.
Кипяткова И.С., Карпов А.А. Автоматическая обработка и статистический анализ новостного текстового корпуса для модели языка системы распознавания русской речи // Информационно-управляющие системы. СПб., 2010. С. 2–8.
Кипяткова И.С., Карпов А.А. Модуль фонематического транскрибирования для системы распознавания разговорной русской речи // Искусственный интеллект. 2008. № 4. С. 747–757.
Ронжин А.Л., Карпов А.А., Лобанов Б.М., Цирульник Л.И., Йокиш О. Фонетико- морфологическая разметка речевых корпусов для распознавания и синтеза рус- ской речи // Информационно-управляющие системы. 2006. № 6. С. 24–34.
Сапожков М.А. Речевой сигнал в кибернетике и связи. М.: Связьиздат, 1963. 452 с.
Jokisch O., Wagner A., Sabo R., Jaeckel R. et al. Multilingual Speech Data Collection for the Assessment of Pronunciation and Prosody in a Language Learning System // Proc. of 13th Intern. Conf. SPECOM’2009. St. Petersburg. 2009. P. 515–520.
Moore G.L. Adaptive Statistical Class-based Language Modelling. PhD thesis. Cambridge University, 2001. 193 p.
Rabiner L., Juang B.-H. Fundamentals of Speech Recognition. Prentice Hall, 1995. 507 p.
Ronzhin A.L., Karpov A.A. Russian Voice Interface // Pattern Recognition and Image Analysis. (Advances in Mathematical Theory and Applications). 2007. Vol. 17, N 2. С. 321–336.
Strom N. Continuous Speech Recognition in the WAXHOLM Dialogue System // Stockholm QPSR. 1996. P. 67–95.
Young S. et al. The HTK Book (for HTK Version 3.4). Cambridge. UK. 2009.
Кипяткова И.С., Карпов А.А. Автоматическая обработка и статистический анализ новостного текстового корпуса для модели языка системы распознавания русской речи // Информационно-управляющие системы. СПб., 2010. С. 2–8.
Кипяткова И.С., Карпов А.А. Модуль фонематического транскрибирования для системы распознавания разговорной русской речи // Искусственный интеллект. 2008. № 4. С. 747–757.
Ронжин А.Л., Карпов А.А., Лобанов Б.М., Цирульник Л.И., Йокиш О. Фонетико- морфологическая разметка речевых корпусов для распознавания и синтеза рус- ской речи // Информационно-управляющие системы. 2006. № 6. С. 24–34.
Сапожков М.А. Речевой сигнал в кибернетике и связи. М.: Связьиздат, 1963. 452 с.
Jokisch O., Wagner A., Sabo R., Jaeckel R. et al. Multilingual Speech Data Collection for the Assessment of Pronunciation and Prosody in a Language Learning System // Proc. of 13th Intern. Conf. SPECOM’2009. St. Petersburg. 2009. P. 515–520.
Moore G.L. Adaptive Statistical Class-based Language Modelling. PhD thesis. Cambridge University, 2001. 193 p.
Rabiner L., Juang B.-H. Fundamentals of Speech Recognition. Prentice Hall, 1995. 507 p.
Ronzhin A.L., Karpov A.A. Russian Voice Interface // Pattern Recognition and Image Analysis. (Advances in Mathematical Theory and Applications). 2007. Vol. 17, N 2. С. 321–336.
Strom N. Continuous Speech Recognition in the WAXHOLM Dialogue System // Stockholm QPSR. 1996. P. 67–95.
Young S. et al. The HTK Book (for HTK Version 3.4). Cambridge. UK. 2009.
Опубликован
2010-03-01
Как цитировать
Кипяткова, И. С., & Карпов, А. А. (2010). Эксперименты по распознаванию слитной русской речи с использованием сверхбольшого словаря. Труды СПИИРАН, 1(12), 63-74. https://doi.org/10.15622/sp.12.5
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
