Ние ще погледнем по-отблизо в точно как го прави това по-нататък.
Разпознаване на реч и статистическа Modeling
системи за разпознаване на говор Early опитаха да прилага набор от граматически и синтактични правила към словото. Ако думите, изречени годни в определен набор от правила, програмата може да се определи какви бяха думите. Въпреки това, човешки език има множество изключения от собствените си правила, дори и когато е говорил последователно. Акценти, диалекти и маниери могат значително да променят начина, по който определени думи или фрази, които се говорят. Представете си някой от Бостън казва думата ". &Quot плевня; Той не би се произнесе " R " на всички, и думата излиза римува с ". " John; Или помисли присъдата, " Отивам да видя океана ".; Повечето хора не касаят думите им много внимателно. Резултатът може да излезе като " Аз съм отиваме га виж Tha океана ".; Те използват няколко думи заедно, без забележима пауза, като " Аз съм отиваме " и ". " океана; Основана на правила системи бяха неуспешни, тъй като не може да се справи тези вариации. Това обяснява и защо предишни системи не могат да се справят продължително говорене. - Вие трябваше да говоря всяка дума поотделно, с кратка пауза между тях
<р> системи за разпознаване на реч днес използват мощни и сложни системи за статистически моделиране. Тези системи използват вероятностите и математически функции, за да се определи най-вероятният резултат. Според Джон Garofolo, Мениджър Speech Group в Technology лаборатория на информация на Националния институт за стандарти и технологии, двата модела, които доминират на терена днес са скрити Марков Модел и невронни мрежи на. Тези методи включват сложни математически функции, но по същество, те вземат информацията, известна на системата, за да разбера информация скрито от нея.
<Р> The Hidden Markov модел е най-често, така че ние ще погледнем по-отблизо в този процес. В този модел, всяка фонема е като брънка във веригата, а завършена верига е дума. Въпреки това, клоновете на веригата в различни посоки, като програмата се опит
