一种面向语音识别错误恢复的澄清式人机对话系统
在人机交互系统中，自动语音识别(ASR)错误将导致交互障碍，通过发起澄清式人机对话可以实现ASR错误恢复。 本文提出了澄清式人机对话系统结构，用于实现语音识别错误恢复，实现了系统的4个组成部分：ASR错误检测、基于统计机器翻译(SMT)方法的澄清式疑问句生成模型、说话人响应分析、基于有限状态机(FSM)的对话管理模型。各模块均采用与特定任务无关的方法建立。实验结果表明：澄清式人机对话系统可以有效模拟口语中的澄清现象，在不同的错误环境中能够较好的实现ASR错误恢复任务。
人机对话 语音识别 口语模型 数理语言学
于东 贾磊 徐波
北京语言大学 汉语国际教育技术研发中心, 北京 100083 中国科学院 自动化研究所, 模式识别国家重点实验室, 北京 100190
国内会议
西安
中文
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2011-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）