Spontán, nagyszótáras, folyamatos beszéd gépi felismerési pontosságának növelése beszélőadaptációval a MALACH projektben

Cikkünkben bemutatjuk, hogy az MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) alapú beszélőadaptálás során a beszédfelismerési hatékonyság az adott spontán magyar nyelvű adatbázison jelentősen növekszik. Többféle módszert kipróbáltunk mind a felügyelt mind a felügyeletlen adaptálódás esetén is. A globális megoldás mellett regressziós osztályokon alapuló transzformációt is alkalmaztunk; felügyeletlen modellillesztés esetén a többszörös adaptálást is megvizsgáltuk. Továbbá folyamatos, nagyszótáras és spontán automatikus beszédfelismerővel kapott eredményekkel támasztjuk alá, hogy ha a szó alapú nyelvi modell helyett a magyar nyelvet pontosabban leíró morféma alapú modellezést alkalmazzuk, akkor a beszélőadaptálás által okozott javulás még szignifikánsabban jelentkezhet a felismerési hibaarányban

Statisztikai és szabály alapú morfológiai elemzők kombinációja beszédfelismerő alkalmazáshoz

A magyar nyelvű számítógépes beszédfelismerésnél célszerűnek tűnik, hogy ne a szavakat, hanem a morfémákat vegyük alapegységnek a nyelvi modell felépítéséhez. Ehhez viszont szükséges, hogy a szavakat a morfémáknak megfelelő szegmentumokra bontsuk. A cikk egy új szegmentálási technikát ismertet, ami két különböző morfológiai szegmentáló módszer egyesítéséből született, és mindkét ősénél jobban alkalmazható számítógépes beszédfelismeréshez. Ennek a rendszernek az egyik pillére egy szabály alapú morfológiai elemző, a hunmorph, a másik pedig egy statisztikai alapokra épülő morfológiai szegmentáló, a morfessor. A kompozíció során igyekeztünk mindkét rendszer előnyeit megtartani, hátrányos tulajdonságait orvosolni. Ez nagyrészt sikerült is, leszámítva, hogy a morfessor által biztosított nyelvfüggetlenség a hunmorph bevonásával elveszett