Информационный критерий оценки фонетической неопределенности

Категория реферата: Рефераты по информатике, программированию
Теги реферата: шпаргалки по психологии, век реферат
Добавил(а) на сайт: Абрамов.

Статистический метод позволяет получать вероятности распознавания фонем, используя реальную СРР. Это осуществляется путем сравнения результата распознавания системы с точной ручной сегментацией и маркировкой речевого сигнала (иди его параметрического представления), поступающего на вход системы распознавания. В результате получается классическая матрица правильной и ошибочной классификации входного алфавита фонем.

Акустико-параметрический метод, когда матрица ошибок классификации фонем получается путем прямого сравнения их параметрического описания. При этом эталон фонемы выбирается из множества реализации данной фонемы.
Расстояние между фонемами используется для оценки условных вероятностей ошибочной классификации фонем. Точность этого метода зависит от выбранного эталона и объема исследовательского материала.

Кроме этих методов, оценку вероятности ошибочной классификации фонем можно произвести на основе моделирования речеобразующего тракта человека
[7].

2.2.3. Оценка сложности распознавания слов по их фонетической структуре.
Рассмотрим неадаптивную систему распознавания слов как канал передачи информации. Слова входного словаря V=(V1,V2,..,Vr,..,VR) можно представить последовательностью фонетических символов Vr=(Ai1,Ai2,..,Ain) , а слова выходного словаря канала W=(W1,W2,..,Ws,..,WS) –цепочками квазифонетических эталонов Ws=(Bj1,Bj2,…,Bjr) ,где Ai(A , Bj(B – соответственно входной и выходной алфавит фонем канала ; r= 1,R ; s= 1,S ; n = n (r ) ; l= l(s).
Тогда оценку сложности распознавания слов, производимого сравнением входной реализации с цепочками квааифонетических эталонов, можно осуществить на основании анализа матрицы ошибок, подученной при представлении эталонов слов Ws(W поверхностными формами Wsk ( Ws , K=1,
Ks каждого выходного слова. Фактически сложность распознавания входного словаря V определяется наличием сходных эталонных поверхностных форм Wsk выходного словаря W и частотой встречаемости этих поверхностных форм P(Wsk). Основная проблема при построении матрицы ошибок для каждого словаря заключается в формировании эталонов поверхностных форм
Wsk ( Ws , для реализация каждого слова и получения квазифонетического графа f(Ws), учитывающего все поверхностные формы в вероятностями их появления. Все множество квазифонетических поверхностных форм слова Ws, записать в виде эталонного графа трудно, так как при аппаратурно- программном методе распознавания появляются не только поверхностные формы слова, обусловленные особенностями произношения, но и формы, включающие случайные сегменты, маркированные квазифонетическими метками, появление которых связано с не идеальностью автоматической фонетической сегментации и маркировки нашим аппаратурно-программным методом, вызванной, например, изменением интенсивности речевого сигнала.

В дальнейшем будем рассматривать влияние двух обстоятельств на формирование эталонных поверхностных форм слов рабочего словаря, учитывая, что поверхностные формы, связанные о особенностями произношения и матрицей ошибок квазифонемной классификации, можно построить вручную (или автоматически, используя таблицу акустико- фонологических правил, хранящуюся в памяти, и прилагаемых к базовой квазифонетической цепочке), а поверхностные формы Wsk . , обусловленные особенностями аппаратуры выделения информативных признаков, можно получить, анализируя статистику реализации квазифонетических цепочек слов рабочего словаря, полученных с помощью ЭВМ. Получение этой статистики не всегда обязательно, особенно если рассматриваются слова, контрастные по своим акустическим свойствам. Предварительную оценку сложности распознавания слов можно сделать аналогично оценке сложности фонетического алфавита - по фонетической структуре слов, вычисляя апостериорную словесную неопределенность и не исследуя статистики реализации.

Все эталоны слов Wsk рабочих словарей должны быть представлены последовательностью маркированных фонетическими метками отрезков, где квазифонемы должны делиться на опорные, обязательные для данного слова
(определяющие базовую форму и, как Правило, присутствующие во всех поверхностях), и "вспомогательные", трудно классифицируемые. Трудно классифицируемые сегменты должны быть расчленены (хотя бы грубо) на несколько квазифонетических элементов, если длина этих сегментов выше пороговой (это делает на первом этапе человек на основании знаний фонетической структуры возможных форм каждого слова). Опорными сегментами слова следует считать маркированные отрезки которые при их маркировке квазифонетическими метками допускают суммарную ошибку ниже эвристически определенного порога.

При автоматическом распознавании выбор эталонов (из словаря эталонов) должен быть в первую очередь обусловлен наличием в поступившей на вход реализации опорных, обязательных маркированных сегментов о. с учетом того, что за счет не идеальности сегментации общее число сегментов входной реализации может не совпадать с возможным числом сегментов эталонного графа, за счет не опорных сегментов, образующихся или выпадающих случайно.

Ошибки классификации дают появление "путающихся" поверхностных форм
(представленных последовательностью казифонемы для различных слов словаря.
Будем считать, что матрица ошибок при распознавании слов априори формируется таким образом, что (при сходстве поверхностных форм различных слов словаря) более часто встречающиеся поверхностные формы слов одного класса считаются относящимися к словам только этого класса, а редко встречающиеся сходные поверхностные формы для других слов словаря дают ошибки распознавания. Впрочем, используя синонимию или семантико- синтаксические ограничения при распознавании пословно произносимых фраз.
Всегда следует добиваться того, чтобы подобные случаи не происходили
(трудности представляют слова, входящие в одну семантико-синтаксическую группу, которые нельзя заменить синонимами, например, названия цифр).

Следует отметить, что принятые решения о принадлежности поступившей на вход реализации к тому или иному классу следует делать но эталонам с одинаковым числом опорных сегментов и с учетом верификации слова, всякий раз используя эвристически выбранные пороги достоверности, в общем случае разные для различных слов. Так, для принятия окончательного решения о принадлежности входной реализации Vx к классу Ws необходимо выбрать два наиболее вероятных кандидата Ws1 И Ws2 , которым соответствуют вероятности P(Vx/Ws1) и P(Vx/Ws2) ,и проверить, удовлетворяются ли условия:

P(Vx/Ws1)( ? s 1;

P(Vx/Ws1)-P(Vx/Ws1))( ? s1s2 где ?s1 - пороговое значение вероятности того, что входная реализация соответствует слову Ws1 , ? s1s2 - пороговые значения разности условных вероятностей принадлежности входной реализации Vx классам Ws1 и Ws2 , при которых принимается решение о классификации Vx.

Пороговые значения ?s1, ? s1s2 выбираются экспериментально по заданной системе используемых фонетических признаков, а также требуемых точности распознавания и вероятности отказов от распознавания. В случае, если подбором порогов заданные требования к системе распознавания не удается выполнить, следует провести более детальный анализ не опорных сегментов, иди попытаться улучшить систему признаков. В ряде случаев для удовлетворения заданных в системе требований следует использовать синонимию. Рассмотрим далее более конкретно, как оценить лексическую неопределенность словаря V языка речевого общения неадаптивной системы автоматического распознавания. Аналогично тому, как оценивалась неопределенность алфавита фонем, можно определить сложность распознавания входного словаря V , состоящего из R слов, и вычислить эквивалентный размер входного словаря. При этом необходимо получить вероятности P(Vr/Ws) близости областей признакового описания слов Vr( V , Ws( W , r= 1R , s= 1S
, которые представляются в виде последовательности фонетических единиц
(фонетической транскрипции слов). Далее оценим вероятности P(Vr/Ws).

Как уже отмечалось, на основе лингвистических знаний, эталоны слов Ws( W представляются в вида фонетических ( вернее, квазифонетических) цепочек, совокупность которых описывается графом с конечным числом состояния, а каждая фонема - признаками способа и места образования. Слову Ws соответствует одна или несколько траекторий (цепочек поверхностных форм) на графе (количество траекторий зависит от метода произношения и характеристики диктора). Направленный граф f (Ws) представляет все фонемы эталона слова Ws( W , который имеет Wsk, поверхностных форм, K =
1,2,3..,Ks; каждая поверхностная форма Wsk(Ws содержит L=L(s,k) опорных квазифонемы ,

Необходимо отметить, что количество опорных сегментов в поверхностных формах слов выходного словаря различно, т.е. предел изменения индекса L зависит как от номера слова, так и от его поверхностной формы L=L(s,k).

Для того, чтобы осуществить оценку неверной классификации слов словаря на стадии лексического распознавания по фонетической структуре этих слов, выполним операцию разбиения всех поверхностных форм эталонов слов на М фонетических групп с одинаковым количеством опорных сегментов L=L(s) . При этом слова, поверхностные формы которых принадлежат разным группам, не будут путаться между собой, поскольку их легко классифицировать по числу
"опорных" фонем, составляющих слова.

Вообще говоря, можно представить себе фонетические группы эталонных поверхностных форм, отличающиеся не только числом опорных фонем, но и их характером, а также порядком следования. Если учесть все три фактора, позволяющие разбить эталоны на существенно большее число фонетических групп, то дальнейшие рассуждения можно отнести к каждой из этих групп.
Для простоты, однако, будем считать, что мы имеем М фонетических групп, в каждой из которых одинаковое число опорных сегментов. В практических задачах при разбиении на группы следует учитывать все эти факторы, однако необходимо строго ограничивать число различных опорных сегментов, выбирая лишь те, которые не путаются между собой и характеризуются групповыми признаками места образования - ударные гласные, смычные, фрикативные [81,80] .

Итак, допустим, что существуетM фонетических групп слов
W1,W2,W3,…,Wn,…,Wm , в каждой из которых одинаковое число опорных квазифонемы. Общее число эталонов W= Un=1m Wm , а количество фонем, составляющих: слова (длина фонетической цепочки) каждой группы, обозначим через Lm; m=1, M.

Представляя таким образом слова словаря на входе СРР и используя матрицы ошибочной классификации фонем, составляющих слова

P(a/b)=[Pij], (2.5) можно оценить вероятности Pm(Vr/Ws) спутывания поверхностных форм слов внутри каждой группы слов следующим образом:

Pm (Vr/Ws)=П[pic]; (2.7)
Где T=1,2,..,Tm длина фонетической цепочки группы слов Wm , Art ( Vr ,

Bst ( Ws..В общем случае одно и то же слово Ws может иметь Ks, поверхностных форм, имеющих разное число фонетических элементов и попадающих в разные группы слов Wm . Поэтому общую условную вероятность
"спутывания" слов словаря определим

P(Vr/Ws)=[pic] (2.8)

Для определения потери информации в СРР, которая рассматривается как канал передачи информации, в случае распознавания слов используем выражение

I(V/W)=-[pic][pic], (2.9)

То тогда 2I=(V/W) определяет эквивалентный размер словаря - число альтернативных слов на входе системы распознавания, а 2I=(V) - фактический объем входного словаря, где

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки