Estudio sobre el impacto del corpus de entrenamiento del modelo de lenguaje en las prestaciones de un reconocedor de habla

  1. Docío Fernández, Laura
  2. Regueira, Xosé Luis
  3. Piñeiro Martín, Andrés
  4. García Mateo, Carmen
Revista:
Procesamiento del lenguaje natural

ISSN: 1135-5948

Año de publicación: 2018

Número: 61

Páginas: 75-82

Tipo: Artículo

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Resumen

Dentro del reconocimiento automático del habla, los modelos de lenguaje estadísticos basados en la probabilidad de secuencia de palabras (n-gramas) suponen uno de los dos pilares sobre los que se basa su correcto funcionamiento. En este trabajo se expone el impacto que tienen sobre las prestaciones de reconocimiento a medida que estos modelos se mejoran con más texto de mejor calidad, cuando estos se ajustan a la aplicación final del sistema, y por lo tanto, cuando se reducen el número de palabras fuera de vocabulario (Out Of Vocabulary - OOV). El reconocedor con los distintos modelos de lenguaje ha sido aplicado sobre cortes de audio correspondientes a tres marcos experimentales: oralidad formal, habla en noticiarios, y TED talks en gallego. Los resultados obtenidos muestran claramente una mejora sobre los marcos experimentales propuestos.

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Fuente de los datos: Dialnet