Навигация
Информационный критерий оценки фонетической неопределенности
20461
знак
1
таблица
0
изображений
2.2.2. Информационный критерий оценки фонетической неопределенности. При распознавании устной речи необходимо стремиться к тому, чтобы все фонемы классифицировались правильно, поэтому нас интересует распознавание полной последовательности фонетических единиц, составляющих высказывание. При этом основным источником неопределенности при распознавании речи является сам акустический сигнал. Еще большую неопределенность представляет параметрическое описание речевой волны. Рассмотрим неопределенности акустического сигнала и приведем меру оценки фонетической неопределенности. Используя эти мерь, можно оценить лексическую и фразеологическую неопределенности. Слитная речь расчленяется на последовательность сегментов по признакам способа образования звуков. К этим признакам добавляются признаки места образования, которые изменяются непрерывно как внутри сегментов, так и через их границы [91,97]. С некоторыми дискретными единицами-звуками речи - фонемами или квазифонемами сегменты связаны таким образом, что смысловые единицы речи (слова) представляются цепочкой фонем.
Большинство систем автоматического распознавания речи [79] преобразует речевой сигнал в такую фонемную цепочку, которая затем сравнивается с ожидаемыми в слове звуками. Процесс преобразования речевого сигнала в последовательность фонем включает нахождение признаков, сегментацию и маркировку сегментов.
Опишем модель фонетической неопределенности, позволяющую оценивать результаты неправильного распознавания фонем. Далее будем использовать матрицу ошибок распознавания фонем и фонетическую структуру слов словаря при оценке лексической неопределенности.
Лексическая неопределенность будет иметь место тогда, когда слова неверно классифицируются из-за близости их фонетической структуры, т.е. последовательности параметров, определяющих эту структуру, на конкурирующих словах. Например, в словах "слезать" и "срезать" первичные параметры звуков, входящих в эти слова, сходны. Когда оба эти слова входят в один и тот же словарь, их точная классификация затруднена, поэтому их можно считать лексически неопределенными. В реальных системах, если позволяет задача, следует подбирать слова, чтобы такой ситуации не возникло. Приведем критерии сложности словаря для того, чтобы можно было оценить степень различимости словарей [63].
Рассмотрим распознавание речи как процесс передачи речевой информации через канал с шумом и оценим информацию, теряющуюся в канале. Потерянная информация является мерой неопределенности или сложности распознавания фонем. В идеальном канале число входных идеальных, полученных после сегментации высказывания экспертами-фонетистами, и выходных фонетических единиц должно быть одинаковым, а последовательность фонем на выходе должна соответствовать входной последовательности. Если же это условие не соблюдается, в канале теряется информация, и в зависимости от величины потерь можно говорить о большей или меньшей неопределенности классификации фонем. При практической оценке фонетической неопределенности в данной работе использовались система признаков [73] и алгоритм сегментации речи на семь типов сегментов:
V - гласный, Т - переходный, М - сонорный, L - низкочастотный, Н - высокочастотный, R - шумный, П - пауза. Затем алгоритм маркировки ставил в соответствие каждому сегменту некоторый фонетический символ, используя априорно полученные гистограммы параметров. От надежности маркировки сегментов во многом зависит точность работы CPP.
Так как СРР рассматривается здесь как канал передачи информации, предположим, что имеются R возможных входных символов алфавита А и s возможных выходов алфавита В . Таким образом, СРР описывается канальной матрицей.
Канал передачи информации, используемой для описания системы распознавания речи, представленной цепочкой фонем, преобразует не зашумленную последовательность звуков в выходную последовательность "машинных " фонем, содержащую ошибки пропуска, вставки слияния и замены звуков.
Пусть элемента входного фонетического алфавита {Ai} появляются на входе с некоторой априорной вероятностью p(A1 ),р(A2 ),.,p(Ar), а элементы алфавита {Bj} на выходе - с вероятностью P(B1,), p(B2),..., р(Bs). Как отмечено ранее, работу канала передачи входного алфавита {Ai} характеризует канальная матрица, поэтому
P{Bj}=∑ri=1P(Ai)*P(Bj/Ai)
| Символ | А | О | И |
| А | 0,89 | 0,1 | 0,01 |
| O | 0,15 | 0,75 | 0,1 |
| И | 0,01 | 0,1 | 0,89 |
Похожие работы
... чем приступить к изложению методики формирования грамматических и лексических навыков, необходимо рассмотреть два общих вопроса, касающихся работы на данном этапе. Формирование навыка со всеми присущими ему качествами, особенно автоматизированности, устойчивости, гибкости и относительной сложности, требует определенных условий. Поскольку условия создаются в упражнениях, становятся ясными, что для ...
... с отрицательной оценкой как в немецком, так и в русском языке. ЗАКЛЮЧЕНИЕ Теоретическое обобщение научного материала, посвященного рассмотрению категории оценки и метафоры как средства выражения оценки в современном немецком и русском языках, ее природы, функций и видов, а также практическое исследование и дальнейший сопоставительный анализ оценочных метафор немецкого и русского языков на ...
... и устойчивых требований, которые определяют характер и особенности организации коррекционно-образовательного процесса и управления познавательной деятельностью лиц с особыми образовательными потребностями. Специальная педагогика опирается на соответствующие обще- педагогические принципы организации образования и управления познавательной деятельностью, однако их реализация в системе специального ...
... различных форм так называемого аргумента к человеку - включения слов или свойств говорящего в систему доводов: "Вы утверждаете то-то и то-то, потому что это вам выгодно". В традиционной риторике эристическая аргументация отождествляется с софистической и отвергается (Аристотель. О софистических опровержениях. Соч. Т. 2. С. 535-537). Это неразличение эристики и софистики, восходящее к Платону и ...
0 комментариев