G - Physics – 10 – L
Patent
G - Physics
10
L
G10L 15/06 (2006.01) G10L 15/02 (2006.01) G10L 15/22 (2006.01)
Patent
CA 2389706
A method and apparatus are provided for automatically training or modifying one or more models of acoustic units in a speech recognition system. Acoustic models are modified based on information about a particular application with which the speech recognizer is used, including speech segment alignment data for at least one correct alignment and at least one wrong alignment. The correct alignment correctly represents a phrase that the speaker uttered. The wrong alignment represents a phrase that the speech recognition system recognized that is incorrect. The segment alignment data is compared by segment to identify competing segments and those that induced the recognition error. When an erroneous segment is identified, acoustic models of the phoneme in the correct alignment are modified by moving their mean values closer to the segment's acoustic features. Concurrently, acoustic models of the phoneme in the wrong alignment are modified by moving their mean values further from the acoustic features of the segment of the wrong alignement. As a result, the acoustic models will converge to more optimal values based on empirical utterance data representing recognition errors.
L'invention concerne un procédé et un dispositif destinés à l'apprentissage ou à la modification, automatiques, d'un ou de plusieurs modèles d'unités acoustiques, dans un système de reconnaissance vocale. Des modèles acoustiques sont modifiés en fonction d'informations relatives à une application en particulier, avec laquelle le dispositif de reconnaissance vocale est utilisé, notamment des données d'alignement de segments vocaux, destinées à au moins un alignement correct et au moins à un alignement erroné. L'alignement correct représente correctement une phrase énoncée par l'orateur. L'alignement erroné représente une phrase que le système de reconnaissance vocale a reconnue comme incorrecte. Les données d'alignement de segments sont comparées par segment, aux fins d'identification de segments concurrents et de ceux ayant induit l'erreur de reconnaissance. Lorsqu'un segment erroné est identifié, des modèles acoustiques du phonème présent dans l'alignement correct sont modifiés par déplacement de leurs valeurs moyennes qui sont rapprochées des caractéristiques acoustiques du segment. Simultanément, des modèles acoustiques du phonème présent dans l'alignement erroné sont modifiés par déplacement de leurs valeurs faibles qui sont éloignées des caractéristiques acoustiques du segment de l'alignement erroné. Il en résulte que les modèles acoustiques vont converger vers des valeurs plus optimales, en fonction de données d'énonciation empiriques représentant des erreurs de reconnaissance.
Barnard Etienne
Dahan Jean-Guy
Smart & Biggar
Speechworks International Inc.
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1823369