Sistema de reconocimiento automático de habla basado en máxima entropía

• Autores: Estienne, Claudio F.; Sanchis, Alberto
• Año de publicación: 2006
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Language models; Entropía; Software de Reconocimiento del Habla
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

El presente trabajo describe la aplicación de técnicas de medida de confianza en reconocimiento automático del habla. Las mismas tienen por objeto medir la confiabilidad de las palabras reconocidas por el sistema de reconocimiento y detectar aquellas que puedan tener errores con el fin de aceptar como válida, o rechazar una frase reconocida. El objetivo final de dichas técnicas, es mejorar la confiabilidad de los sistemas de reconocimiento automático del habla. Concretamente el trabajo se centra en la implementación de un sistema de verificación de palabras basado en características que aportan información útil para la corrección de palabras reconocidas. Dichas características son utilizadas dentro de un clasificador estadístico basado en el modelo de máxima entropía. La posibilidad de combinar diferentes fuentes de información que permiten los modelos de máxima entropía es utilizada en este trabajo para combinar las características mencionadas con otras propiedades de las palabras, logrando un aumento significativo en el rendimiento del sistema de verificación. La evaluación del sistema completo se realiza en el marco de un sistema automático de reserva y consulta de disponibilidades en un hotel por medio de la voz.
In this work we present the application of confidence measures in automatic speech recognition in order to obtain a reliable measure of recognized words performed by a speech recognizer. This measure is then used to detect wrong words in order to accept or reject the whole utterance. The main goal of such techniques is to increase the reliability of automatic speech recognition systems. This work focus on the implementation of a word verification system based on scores which give truthful information in testing recognized words. Those scores are embedded inside a statistical classifier based on the maximum entropy paradigm. Maximum entropy models have the ability to combine different sources of information. This property is applied to combine mentioned scores with other words properties. As a consequence, significant improvement on the reliability of the verification system is obtained. Evaluation of the whole system is performed on a automatic voice driven hotel book system.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)