This article describes the architecture and the operation of the DIRA
(Integrated Dialogue and Automatic Recognition) continuous speech
recognition system in its present stage of development . The DIRA system is
a supervised multi-expert system . The supervisor dynamically arranges the
tasks of its expert modules, which are each attached to one of the
subdomains of the speech recognition problem, i .e. the acoustic/phonetic,
the lexical-, the syntactic/semantic-, the prosodie- and ftnally the pragmatic
domain . A blackboard serves as message interchange medium between
these expert modules, as well as long-terra memory for the speech
recognition process as a whole . The supervisor is an opportunistic
planner : it reasons on the data present ai the blackboard and « calculâtes »
the best strategy (a scheme for the activation the expert modules) to resolve
the carrent problem .
The operation of the individual expert modules is also addressed in this article : the APD's (Acoustic-Phonetic Decoders) with their knowledge
bases represented as rules controlling the transitions in ATN's (Augmented
Transition Networks), the linguistic analyzers using the same A TN concept
and the principle of functional lexical grammars, the comprehensive
analyzer founded on the principle of lexical priming and ftnally the rulebased
prosodie analyzer .
The operation of the speech recognition system is commented, while
providing examples and test results .Cet article décrit l'architecture et le fonctionnement du système de
reconnaissance de la parole DIRA (DIRA : Dialogue Intégré et Reconnaissance
Automatique) dans son état actuel. Ce système est un système
multi-experts supervisé . Le superviseur organise les tâches de ses experts
qui sont attachés aux diverses sources de connaissances : acousticophonétiques,
lexicales, syntaxico-sémantiques, prosodiques et pragmatiques
. Le tableau noir sert de boîte à lettre pour la communication de
messages entre les divers modules ainsi que de mémoire à long terme où
toutes les hypothèses en cours de construction sont consignées . Le
superviseur est un planificateur opportuniste : il raisonne sur les données
présentes dans le tableau noir et « calcule » la stratégie la meilleure pour
activer les experts.
Les experts sont également décrits dans cet article : les DAP (décodages acoustico-phonétiques) avec leurs bases de connaissance représentées
sous forme de règles qui contrôlent les transitions d'un ATN (Augmented
Transition Network), les analyseurs linguistiques utilisant aussi le
concept d'ATN compilé et la notion de grammaire lexicale fonctionnelle,
la compréhension fondée essentiellement sur le phénomène d'amorçage
sémantique et enfin l'analyseur prosodique à base de règles .
La mise en ouvre de ce système est commentée à travers des exemples et
les résultats de reconnaissance sont discutés
