An automatic speech recognition system has to combine acoustic and linguistic information. Therefore the search space spans multiple layers. Finite state models and weighted finite state transducers in particular can efficiently represent this search space by modeling each layer as a transducer and combining them using generic weighted finite state transducer algorithms. When recognising a text prompt being read aloud, the prompt gives a good estimate of what is going to be said. However human reading naturally produces some deviations from the text, called miscues. The purpose of this thesis is to create a system which accurately recognises recordings of reading. A miscue tolerant finite state language model is implemented and compared against two traditional approaches, an N-gram model and forced alignment.
The recognition result will ultimately be used to validate the recording as fit for further automatic processing in a spoken foreign language exam, which Project DigiTala is designing for the Finnish matriculation examination. The computerization of the matriculation examination in Finland makes the use of such automatic tools possible.
This thesis first introduces the context for the task of recognising and validating reading. Then it explores three methodologies needed to solve the task: automatic speech recognition, finite state models, and the modeling of reading. Next it recounts the implementation of the miscue tolerant finite state language models and the two baseline methods. After that it describes experiments which show that the miscue tolerant finite state language models solve the task of this thesis significantly better than the baseline methods. Finally the thesis concludes with a discussion of the results and future work.Automaattinen puheentunnistusjärjestelmä yhdistää akustista ja kielellistä tietoa, joten sen hakuavaruus on monitasoinen. Tämän hakuavaruuden voi esittää tehokkaasti äärellisillä tilamalleilla. Erityisesti painotetut äärelliset tilamuuttajat voivat esittää jokaista hakuavaruuden tasoa ja nämä muuttajat voidaan yhdistää yleisillä muuttaja-algoritmeilla. Kun tunnistetaan ääneen lukemista syötteestä, syöte rajaa hakuavaruutta hyvin. Ihmiset kuitenkin poikkeavat tekstistä hieman. Kutsun näitä lukupoikkeamiksi, koska ne ovat luonnollinen osa taitavaakin lukemista, eivätkä siis suoranaisesti lukuvirheitä. Tämän diplomityön tavoite on luoda järjestelmä, joka tunnistaa lukupuheäänitteitä tarkasti. Tätä varten toteutetaan lukupoikkeamia sietävä äärellisen tilan kielimalli, jota verrataan kahteen perinteiseen menetelmään, N-gram malleihin ja pakotettuun kohdistukseen.
Lukupuheen tunnistustulosta käytetään, kun tarkastetaan, sopiiko äänite seuraaviin automaattisiin käsittelyvaiheisiin puhutussa vieraan kielen kokeessa. DigiTalaprojekti muotoilee puhuttua osiota vieraan kielen ylioppilaskokeisiin. Ylioppilaskokeiden sähköistäminen mahdollistaa tällaisten automaattisten menetelmien käytön.
Kokeet sekä englanninkielisellä simuloidulla aineistolla että ruotsinkielisellä tosimaailman aineistolla osoittavat, että lukupoikkeamia sietävä äärellisen tilan kielimalli ratkaisee diplomityön ongelmanasettelun. Vaikealla tosimaailman aineistolla saadaan 3.77 ± 0.47 prosentuaalinen sanavirhemäärä
