Оптические вычисления - Арратуна Р.
Скачать (прямая ссылка):
К, при условии использования взвешенной эвклидовой метрики для описания
признаков ряда соответствующих фильтров [14], либо применения метрики
Итакуры для описания коэффициентов линейного прогнозирования
соответствующих признаков [15]. Следовательно, включение оптимальной
процедуры вычисления внутреннего произведения или использование
оптических методов в качестве составной компоненты
Источник Предобработка У
1
Вычисление
признаков
Очистка от шума
Выделение
фрагментов
Предварительная
обработка
данных акцентов
Расширение
Спектр
Произнесенное/
непроизнесенное
слово
Коэффициенты
линейного
программирование
Основной тон речи
ч/
Цифровая обработка
Проверка
по
контексту
База
знаний
Сопоставление с образцом
Язык Я вление Слово/фраза
40бработк стесгвенного уровня
ч/
Цифровая/символ ьная обработка
Рис. 10.11. Парадигмы понимания речи.
Сравнение с образцом при динамическом изменении временного масштаба
сигнала
nf
Метрики сравнения с образцом ? (D: - TJ W: ^ Эвклидовы весовые
коэффициенты для
j = 1 ' банка данных отфильтрованных признаков}
nf nf
Число "Nfu*8--)5 1 ~ 11 (Метрики Итакуры)
признаков NF Np
Рис, 10,12, Обработка речи низкого уровня.
300
Часть IV. Символьные вычисления и искусственный интеллект
в речевой системе должно быть направлено прежде всего на уменьшение
суммарной вычислительной нагрузки.
К сожалению, процедура сопоставления с образцом не является единственным
критическим местом в процессе вычислений. Применение знаний высокого
уровня, к которому относятся задачи поиска данных и проведения
рассуждений, также ограничивает точность и быстродействие системы, не
давая возможности эксплуатировать систему в реальном времени. На рис.
10.13 приведем пример того, как знания используются для определения
значений подаваемой на вход фразы. В данном случае успешное сопоставление
со словами, содержащимися в сети, позволяет машине интерпретировать
фразу. Читателю следует иметь в виду то, что приведенный пример является
только одним из числа возможных схем построения речевых систем. Уже
появились речевые системы, использующие фреймы, сценарии н специальные
правила обработки наряду с семантическими сетями.
Многие виды знаний, используемые для понимания речи, определяются исходя
из лингвистики языка, и, следовательно, можно ожидать, что они будут
также важны и для обработки естественного языка. Каждый из этих видов
знаний характерен для используемого словаря и сильно зависит от правил
грамматики языка. Таким образом, для машины важно понимать взаимосвязь
прилагательного и существительного, наречия и глагола и т. д.
Наиболее очевидным и наиболее знакомым для всех типов знаний является
фонетика, относящаяся к физическим характеристикам звуков в каждом слове
в словаре и изучающая таким образом акустические характеристики слова.
Другим важным типом знаний является морфология, рассматривающая пути, по
которым основные структурные блоки, составляющие сло-
Рис, 10.13. Семантическая сеть распознавания речи.
Глава 10. Оптика и символьные вычисления
301
ва (основные морфемы), могут быть скомбинированы для образования новых
слов, форм множественного числа, временных форм и т. д. Используя эти
типы знаний в качестве основы для организации знаний высокого уровня,
можно приступить к задаче определения значения входного речевого сигнала.
В начале данного раздела при обсуждении естественного языка были
представлены концепции синтаксиса (структура предложения и грамматика) и
семантики (способы, по которым значения слов объединяются для образования
значений, предложений и фраз). Ясно, что эти виды знания необходимы для
любой системы распознавания речи.
Последним и может быть наиболее важным для речи высокого уровня типом
знаний является прагматика. Прагматика относится к правилам разговора и
диалога, которые позволяют системе различать вопросы и сомнения в
фактических ситуациях. В следующих примерах все ситуации имеют одни и те
же синтаксические и семантические значения, хотя каждое из них
предполагает различный тип взаимодействия с машиной:
"В гелий-иеоновом лазере что-то вышло из строя".
"Что-то вышло из строя в гелий-неоновом лазере?
"Что именно вышло из строя в гелий-неоновом лазере?" Первая фраза
представляет простое фактическое утверждение, в то время как вторая
является подтверждением первой, требуя от системы четкого ответа "да" или
"нет". В третьем случае, однако, ответ "да" или "нет" недостаточен; от
системы требуется ответ другого уровня. Знание прагматики используемого
словаря позволяет системе распознавать и понимать различия в значениях
фраз и предложений.
Эти типы знаний могли быть включены в ранее приведенный пример системы
распознавания отдельных слов, но этого в данном случае не требовалось.
Схема использования знаний в примере независимого распознавания отдельных
слов носит исключительно общий характер, применима к большинству типов
знаний и называется парадигмой восходящей иерархии. В данном случае
