G - Physics – 10 – L
Patent
G - Physics
10
L
G10L 15/00 (2006.01) G10L 15/06 (2006.01) G10L 15/14 (2006.01)
Patent
CA 2401283
A telephone-based interactive speech recognition system is retrained using variable weighting and incremental retraining. Variable weighting involves changing the relative influence of particular measurement data to be reflected in a statistical model. Statistical model data is determined based upon an initial set of measurement data determined from an initial set of speech utterances. When new statistical model data is to be generated to reflect new measurement data determined from new speech utterances, a weighting factor is applied to the new measurement data to generate weighted new measurement data. The new statistical model data is then determined based upon the initial set of measurement data and the weighted new measurement data. Incremental retraining involves generating new statistical model data using prior statistical model data to reduce the amount of prior measurement data that must be maintained and processed. When prior statistical model data needs to be updated to reflect characteristics and attributes of new speech utterances, statistical model data is generated for the new speech utterances. Then the prior statistical model data and the statistical model data for the new measurement data are processed to generate the new statistical model data.
L'invention concerne un système de reconnaissance vocale interactif basé sur le téléphone. Ce système est réentraîné au moyen de pondération variable et de réentraînement incrémentiel. Une pondération variable consiste à changer l'influence relative des données de mesure particulières devant être reflétées dans un modèle statistique. Des données de modèle statistique sont déterminées en fonction d'un ensemble initial de données de mesure déterminées à partir d'un ensemble initial d'émissions de parole. Lorsque des nouvelles données de modèle statistique sont produites en vue de refléter des nouvelles données de mesure déterminées à partir de nouvelles émissions de paroles, un facteur pondéral est appliqué aux nouvelles données de mesure afin de produire des nouvelles données de mesure pondérées. Le nouveau modèle de données statistiques est ensuite déterminé en fonction de l'ensemble initial de données de mesure et en fonction des nouvelles données de mesure pondérées. Un réentraînement incrémentiel consiste à produire des nouvelles données de modèle statistique au moyen des données de modèle statistique précédentes en vue de réduire la quantité des données de mesure précédentes devant être conservées et traitées. Lorsque des données de modèle statistique précédentes doivent être mises à jour afin de refléter des caractéristiques et des attributs des nouvelles émissions de parole, des données de modèle statistique sont produites pour ces nouvelles émissions de parole. Ensuite, les données de modèle statistique précédentes et les données de modèle statistique destinées aux nouvelles données de mesure sont traitées afin de produire les nouvelles données de modèle statistique.
Barnard Etienne
Fanty Mark
Govindarajan Krishna K.
Phillips Michael S.
Smart & Biggar
Speechworks International Inc.
LandOfFree
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