Szövegalapú nyelvi elemző kiértékelése gépi beszédfelismerő hibákkal terhelt kimenetén

A cikkünkben felvázolt vizsgálat fókuszában az áll, hogy kiderüljön, milyen mértékű szintaktikai elemzést képes végrehajtani a „magyarlánc” nyelvi elemző a beszédfelismerő által kibocsájtott, hibákkal terhelt szövegeken, és ez az elemzés mennyiben „hasonlít” a hibátlan referenciaszövegen futtatotthoz, illetve azonosítható-e az elemzésnek olyan szintje, részeredménye, amely nagyban korrelál a hibátlan szövegével. A feladathoz egy híradós adatbázis 535 mondatból álló részhalmazát használtuk fel. Ezen a „magyarlánc” nyelvi elemzővel szintaktikai elemzést hajtottunk végre, mely meghatározta a mondatokra a szófaji és függőségi címkéket. Ezt követően a szintaktikai / szemantikai elemzések elemi részekre (szavakra) történő azonosítása és felbontása következett, majd az ezek halmaza felett megvalósított bag of words reprezentáció vizsgálata, melyet a korreláció, hasonlóság mérésére használtuk fel. További összehasonlítás történt a kinyert szófaji és dependencia tagek távolságszámításával is, a szóhibaarány számításával analóg módon. Az eredmények alapján elmondható, a beszéd-szöveg átalakítással nyert szövegeken végzett elemzés nagyban korrelál a hibáktól mentes referenciaátiraton végzettel

Nagyszótáras beszédfelismerés morfémaalapú rekurrens nyelvi modell használatával

A klasszikus beszédfelismerő rendszerek számára hatalmas kihívást jelentenek az agglutináló nyelvek, hiszen pontos eredmények eléréséhez hatalmas szótárakra van szükség a ragozás és a szóösszetétel miatt. A probléma főleg a nyelvi modell részét érinti a felismerőnek, tekintve, hogy túl nagy szótárméret esetén a tanulási fázis rendkívül nehéz, ez pedig szuboptimális modellhez vezethet. Ezen problémára megoldást jelenthet, ha szavak helyett azoknál kisebb egységet, morfémákat használunk a nyelvi modellezés során. A cikkben bemutatásra kerül egy morfémaalapú, rekurrens neuronhálós nyelvi modellt alkalmazó beszédfelismerő, amely használatával szignifikánsan jobb eredményeket tudtunk elérni egy magyar nyelvű beszédkorpuszon mint a hagyományos szószintű megközelítéssel

Magyar nyelvű, élő közéleti- és hírműsorok gépi feliratozása

Cikkünkben egy valós idejű, kis erőforrás-igényű gépi beszéd-szöveg átalakító rendszert mutatunk be, melyet elsősorban televíziós közéleti társalgási beszéd feliratozására fejlesztettünk ki. Megoldásunkat összevetjük a tématerületen legelterjedtebben használt nyílt forráskódú keretrendszer, a Kaldi dekóderével is. Ezen felül különböző adatbázis-méretek mellett és újrabeszélés alkalmazásával is végzünk felismerési kísérleteket. Kísérleti rendszerünkkel, mely egy több mint 70 millió szót tartalmazó szövegkorpuszon és egy közel 500 órás beszédadatbázison lett tanítva sikerült az eddig publikált legalacsonyabb szóhibaarányt elérnünk magyar nyelvű, televíziós híradók és közéleti társalgási beszéd témakörén

Morphologically motivated word classes for very large vocabulary speech recognition of Finnish and Estonian

We study class-based n-gram and neural network language models for very large vocabulary speech recognition of two morphologically rich languages: Finnish and Estonian. Due to morphological processes such as derivation, inflection and compounding, the models need to be trained with vocabulary sizes of several millions of word types. Class-based language modelling is in this case a powerful approach to alleviate the data sparsity and reduce the computational load. For a very large vocabulary, bigram statistics may not be an optimal way to derive the classes. We thus study utilizing the output of a morphological analyzer to achieve efficient word classes. We show that efficient classes can be learned by refining the morphological classes to smaller equivalence classes using merging, splitting and exchange procedures with suitable constraints. This type of classification can improve the results, particularly when language model training data is not very large. We also extend the previous analyses by rescoring the hypotheses obtained from a very large vocabulary recognizer using class-based neural network language models. We show that despite the fixed vocabulary, carefully constructed classes for word-based language models can in some cases result in lower error rates than subword-based unlimited vocabulary language models.We study class-based n-gram and neural network language models for very large vocabulary speech recognition of two morphologically rich languages: Finnish and Estonian. Due to morphological processes such as derivation, inflection and compounding, the models need to be trained with vocabulary sizes of several millions of word types. Class-based language modelling is in this case a powerful approach to alleviate the data sparsity and reduce the computational load. For a very large vocabulary, bigram statistics may not be an optimal way to derive the classes. We thus study utilizing the output of a morphological analyzer to achieve efficient word classes. We show that efficient classes can be learned by refining the morphological classes to smaller equivalence classes using merging, splitting and exchange procedures with suitable constraints. This type of classification can improve the results, particularly when language model training data is not very large. We also extend the previous analyses by rescoring the hypotheses obtained from a very large vocabulary recognizer using class-based neural network language models. We show that despite the fixed vocabulary, carefully constructed classes for word-based language models can in some cases result in lower error rates than subword-based unlimited vocabulary language models.Peer reviewe