Издательство — Речевые технологии — Выпуск №3/2010

В настоящее время в распознавании речи широко распространены декодеры, использующие скрытые марковские модели и алгоритмы Баум-Уолша и Витерби. В процессе распознавания производится оценка акустических и языковых вероятностей для различных возможных вариантов произнесённой фразы, и результатом работы декодера является набор из N наилучших гипотез. В случае использования биграммной или трёхграммной языковой модели учитываются вероятности сочетания пар и троек слов соответственно. Тем не менее, полученные на выходе гипотезы — фразы или предложения не обязательно соответствуют правильному построению предложения. В докладе предлагается улучшить качество распознавания речи, используя дополнительно синтаксический анализ речи. Для каждой из N лучших гипотез дополнительно выполняется анализ соответствия содержимого фразы синтаксическим правилам. При анализе каждой гипотезы выставляется оценка соответствия синтаксическим правилам, для полностью правильного предложения она полагается равной. В докладе рассматриваются различные способы и методы оценки синтаксического соответствия для предложений русской и английской речи, основанные на фрагментации синтаксических групп и алгоритме Коке-Янгера-Касами.