Помедленнее, я записываю!
Научить машину распознаванию речи можно либо с помощью сравнения с эталоном, либо методом контекстно-зависимой классификации («узнавания» отдельных мелких элементов, которые складываются в полноценные слова).
В первом случае в память устройства закладывается некоторый объем исходных примеров. Во втором на помощь приходят методы дискриминантного анализа и марковские модели (оба метода основаны на статистике), а также нейронные сети.
Вариант 1: действуем по шаблону
Вопрос системы: «На какой месяц вы планируете поездку?»
Ответ человека: «Август».
В этом случае анализируется ответ, соотносящийся с ключевым словом («месяц»). База соответствий этому слову включает двенадцать наименований; система ожидает, что человек выберет нужное и произнесет его в именительном падеже. Если вместо «Август» пользователь ответит «В августе», могут возникнуть затруднения.
Вопрос системы: «В какое время вы хотите записаться к терапевту?»
Ответ человека: «14:25».
В систему, работающую со встроенными грамматиками, уже заложено большинство необходимых значений, поэтому она работает с семантикой и темой ответа. Обратите внимание, что в этом примере пользователь не называет «ровное» время — и, следовательно, ожидает, что устройство не запишет его на два или половину третьего.
Вариант 2: ищем ключевые слова и взаимосвязи
Вопрос системы: «Что вас интересует?»
Ответ человека: «Как подать документы на химический факультет МГУ?»
В подобном запросе будут важны «как» (а не «когда»), «подать» (а не «забрать»), «химический» (а не «физический») и «МГУ» (а не «МГИМО»). Система должна будет оценить все слова запроса или команды и учесть их взаимосвязь.
Находка для шпиона
Для распознавания устной речи необязательно говорить что-то вслух: одна из новых разработок — интерфейсы безмолвного доступа (SSI, silent speech interfaces), системы, распознающие речевые сигналы на самой ранней стадии артикулирования. Движения лицевых мышц несут информацию о том, что именно мы произносим.
Весной 2018 года модель под названием AlterEgo представили в Массачусетском технологическом институте (MIT). В серии экспериментов с десятью добровольцами удалось добиться 92% распознаваемости. Ученые обещают, что скоро этот показатель вырастет еще на несколько пунктов.
Говорить о том, что машина сможет заменить человека в создании и понимании действительно сложных текстов, еще очень рано — но она уже совершенно точно готова выслушать тех, кто в этом нуждается.
Наталия Крякина
Научить машину распознаванию речи можно либо с помощью сравнения с эталоном, либо методом контекстно-зависимой классификации («узнавания» отдельных мелких элементов, которые складываются в полноценные слова).
В первом случае в память устройства закладывается некоторый объем исходных примеров. Во втором на помощь приходят методы дискриминантного анализа и марковские модели (оба метода основаны на статистике), а также нейронные сети.
Вариант 1: действуем по шаблону
Вопрос системы: «На какой месяц вы планируете поездку?»
Ответ человека: «Август».
В этом случае анализируется ответ, соотносящийся с ключевым словом («месяц»). База соответствий этому слову включает двенадцать наименований; система ожидает, что человек выберет нужное и произнесет его в именительном падеже. Если вместо «Август» пользователь ответит «В августе», могут возникнуть затруднения.
Вопрос системы: «В какое время вы хотите записаться к терапевту?»
Ответ человека: «14:25».
В систему, работающую со встроенными грамматиками, уже заложено большинство необходимых значений, поэтому она работает с семантикой и темой ответа. Обратите внимание, что в этом примере пользователь не называет «ровное» время — и, следовательно, ожидает, что устройство не запишет его на два или половину третьего.
Вариант 2: ищем ключевые слова и взаимосвязи
Вопрос системы: «Что вас интересует?»
Ответ человека: «Как подать документы на химический факультет МГУ?»
В подобном запросе будут важны «как» (а не «когда»), «подать» (а не «забрать»), «химический» (а не «физический») и «МГУ» (а не «МГИМО»). Система должна будет оценить все слова запроса или команды и учесть их взаимосвязь.
Находка для шпиона
Для распознавания устной речи необязательно говорить что-то вслух: одна из новых разработок — интерфейсы безмолвного доступа (SSI, silent speech interfaces), системы, распознающие речевые сигналы на самой ранней стадии артикулирования. Движения лицевых мышц несут информацию о том, что именно мы произносим.
Весной 2018 года модель под названием AlterEgo представили в Массачусетском технологическом институте (MIT). В серии экспериментов с десятью добровольцами удалось добиться 92% распознаваемости. Ученые обещают, что скоро этот показатель вырастет еще на несколько пунктов.
Говорить о том, что машина сможет заменить человека в создании и понимании действительно сложных текстов, еще очень рано — но она уже совершенно точно готова выслушать тех, кто в этом нуждается.
Наталия Крякина