Sistema de reconocimiento automático de habla basado en máxima entropía
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 co...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2006
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22813 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
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