MÉTODOS PARA TREINAR UM MODELO DE CONFIANÇA EM UM SISTEMA DE RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DE FALA E PARA CONVERTER ENTRADA DE FALA EM TEXTO USANDO MODELAGEM DE CONFIANÇA COM UMA ABORDAGEM MULTICLASSE, E, SISTEMA DESTINADO A CONVERTER FALA DE ENTRADA EM TEXTO

Classificação IPC

Prioridades unionistas

Resumo técnico

São apresentados um sistema e um método para uma abordagem multiclasse destinada à modelagem de confiança em sistemas de reconhecimento automático de fala. Um modelo de confiança pode ser treinado offline usando aprendizagem supervisionada. Um módulo de decodificação é usado dentro do sistema que gera características para arquivos de áudio em dados de áudio. As características são usadas para gerar um segmento de fala hipotético, o qual é comparado a um segmento de fala conhecido com o uso de distâncias de edição. As comparações são rotuladas a partir de uma dentre uma pluralidade de classes de saída. Os rótulos correspondem ao grau no qual a fala está ou não corretamente convertida em texto. Os modelos de confiança treinados podem ser aplicados em uma variedade de sistemas, inclusive sistemas de resposta interativa por voz, detectores de palavra-chave e sistemas de diálogo em aberto.