лекция. Лекция_10+. Лекция 10 Системы понимания естественного языка
 Скачать 59.24 Kb.
|
Примеры системы обработки естественного языкаСамый успешный на сегодня проект коммерческого применения распознавания речи - телефонная сеть фирмы AT&. Клиент может запросить одну из пяти категорий услуг, используя любые слова. Он говорит до тех пор, пока в его высказывании встретится одно из пяти ключевых слов. Эта система в настоящее время обслуживает около миллиарда звонков в год.Данный вывод находится в противоречии с устоявшимися широко распространенными стереотипами и ожиданиями.Несмотря на то, что одним из наиболее перспективных направлений для внедрения систем распознавания речи может стать сфера компьютерных игр, узкоспециализированных реабилитационных программ для инвалидов, тепефонных и информационных систем, ведущие разработчики речевого распознавания наращивают усилия по достижению универсализации и увеличения объемов словаря даже в ущерб сокращению процедуры предварительной настройки на диктора. А между тем именно эти приложения представляют очень низкие требования к объему распознаваемого словаря наряду с жесткими ограничения, налагаемыми на предварительную настройку.Более того распознавание спонтанной слитной речи практически топчется на месте с ^ 70-х годовв силу неспособности компьютера эффективно анализировать неакустические характеристики речи.Даже Билл Гейтс, являющий собой смысле идеал прагматизма, оказался не свободен от исторически сложившихся стереотипов. Начав в 95-96 году с разработки собственной универсальной системы распознавания речи провозгласил очередную эру повсеместного внедрения речевого интерфейса. Средства речевого планируется включить в стандартную поставку новой версии - чисто офисной операционной системы. При этом руководитель Microsoft упорно повторяет фразу о том, что скоро можно будет забыть о клавиатуре и мыши. Вероятно, он планирует продавать вместе с коробкой Windows NT акустические шлемы вроде тех, которые используют военные летчики и пилоты "Формулы 1". Кроме того, неужели Microsoft в ближайшем будущем npeкратит выпycк Word, Excel и т. д.? Управлять графическими объектами экрана голосом, не имея возможности помочь руками, более чем затруднительно. Говоря о речевом интерфейсе, часто делают упор на распознавание речи, забывая о другой его стороне- речевом синтезе. Заглавную роль в этом перекосе сыграло бурное развитие в последнее время систем, ориентированных на события ,в значительной степени подавляющих отношение к компьютеру как активной стороне диалога.Еще относительно недавно (лет тридцать назад) подсистемы распознавания и синтеза речи рассматривались как части единого комплекса речевого интерфейса. Однако интерес к синтезу пропал достаточно быстро. Во-первых, разработчики не встретили даже десятой доли сложностей, с которыми они столкнулись при создании систем распознавания. Во-вторых, в отличие от распознавания синтез речи не демонстрирует значительных преимуществ перед другими средствами вывода информации из компьютера. Практически вся его ценность заключается в дополнении речевого ввода.Для человека естественным и привычным является именно диалог, а не монолог. Как следствие недооценки необходимости речевого ответа появляется повышенная утомляемость операторов, монотонность речи и ограниченность применимости речевого интерфейса. Чем может помочь слепому компьютер, оснащенный распознавателем речи, если он лишен устройства обратной не визуальной связи? Широко известен факт непроизвольной подстройки голоса под голос собеседника. Почему не использовать эту способность человека для увеличения безошибочности распознавания речи компьютером за счет корректировки произношения оператора с помощью двустороннего диалога? Кроме того, вполне возможно, что правильно организованный и модулированный синтез может в значительной степени снизить риск появления у оператора заболеваний, связанных с монотонностью речи и дополнительным напряжением. Повсеместное проникновение графического пользовательского интерфейса было обеспечено за счет совместного применения графического монитора, средства вывода графической информации, и мыши- для ее ввода, а также, не в последнюю очередь, благодаря гениальным концептуальным находкам в области оконного интерфейса фирмы Xerox. Будущее речевого интерфейса в не меньшей степени зависит от умения современных разработчиков не только создать технологическую основу речевого ввода, но и гармонично слить технологические находки в единую логически завершенную систему взаимодействия "человек-компьютер". Методы озвучивания речиТеперь скажем несколько слов о наиболее распространенных методах озвучивания, то есть о методах получения информации, управляющей параметрами создаваемого звукового сигнала, и способах формирования самого звукового сигнала.Самое широкое разделение стратегий, применяемых при озвучивании речи, - это разделение на подходы, которые направлены на построение действующей модели речепроизводящей системы человека, и подходы, где ставится задача смоделировать акустический сигнал как таковой. Первый подход известен под названием артикуляторного синтеза. Второй подход представляется на сегодняшний день более простым, поэтому он гораздо лучше изучен и практически более успешен. Внутри него выделяется два основных направления- формантный синтез по правилам и компилятивный синтез. Формантные синтезаторы используют возбуждающий сигнал, который проходит через цифровой фильтр, построенный на нескольких резонансах, похожих на резонансы голосового тракта. Разделение возбуждающего сигнала и передаточной функции голосового тракта составляет основу классической акустической теории речеобразования. Компилятивный синтез осуществляется путем склейки нужных единиц компиляции из имеющегося инвентаря. На этом принципе построено множество систем, использующих разные типы единиц и различные методы составления инвентаря. В таких системах необходимо применять обработку сигнала для приведения частоты основного тона, энергии и длительности единиц к тем, которыми должна характеризоваться синтезируемая речь. Кроме того, требуется, чтобы алгоритм обработки сигнала сглаживал разрывы в формантной (и спектральной в целом) структуре на границах сегментов. В системах компилятивного синтеза применяются два разных типа алгоритмов обработки сигнала: LР (сокр. англ. Linear Рreduction - линейное предсказание) и РSOLA (сокр. англ. Рitch Sуnchronous Оvеrlap аnd Аdd). LP-синтез основан в значительной степени на акустической теории речеобразования, в отличие от РSOLA-синтеза, который действует путем простого разбиения звуковой волны, составляющей единицу компиляции, на временные окна и их преобразования. Алгоритмы РSOLA позволяют добиваться хорошего сохранения естественности звучания при модификации исходной звуковой волны. |