Increasing Robustness of Spoken Dialogue Systems als Buch (gebunden)
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Increasing Robustness of Spoken Dialogue Systems

Employing Filler Model Based Word Level ConfidenceMeasures. Paperback. Sprache: Englisch.
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In conversational dialogue applications it is
critical to understand the requests accurately.
However, the performance of current speech
recognition systems are far from perfect. In order to
function effectively with imperfect speech
recognition, an accur … weiterlesen
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Produktdetails

Titel: Increasing Robustness of Spoken Dialogue Systems
Autor/en: AYDIN AKYOL

ISBN: 3836476789
EAN: 9783836476782
Employing Filler Model Based Word Level ConfidenceMeasures.
Paperback.
Sprache: Englisch.
VDM Verlag

Juni 2009 - kartoniert - 104 Seiten

Beschreibung

In conversational dialogue applications it is
critical to understand the requests accurately.
However, the performance of current speech
recognition systems are far from perfect. In order to
function effectively with imperfect speech
recognition, an accurate confidence scoring mechanism
should be employed. To determine a confidence score
for a hypothesis, certain confidence features are
combined. In this work, the performance of
filler-model based confidence features are
investigated. Five types of filler model are defined:
triphone-network, phone-network, phone-class network,
5-state catch-all model and 3-state catch-all model.
First all models are evaluated in terms of their
ability to correctly tag (miss or hit) recognition
hypotheses. Then the performance of reliable
combinations of these models are evaluated to show
how certain reliable combinations of filler models
could significantly improve the accuracy of the
confidence annotation. Moreover to show the practical
side of the work, an implementation of a real
dialogue management system is described.

Portrait

Aydin Akyol has BE degree from Istanbul TechnicalUniversity(ITU),TR and MS degree from Sabanci University,TR bothat computer science. After his graduation he spent 4 years inindustry as an R&D Engineer for Verifone and Accenture. Currentlyhe is pursuing the PhD degree at ITU. His research interestsinclude inverse problems in Computer Vision.
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