One of the main problems with speech recognition for robots is noise. In this paper we propose two methods to enhance the robustness of continuous speech recognition in noisy environment. We show that the accuracy of recognition can be improved by better weighting the language model in the decision process. The second proposed method is based on language model adaptation. The experiments showed that both proposed techniques improve speech recognition accuracy by approximately 2%.
PL
W artykule przedstawiono dwie metody zwiększenia odporności na zakłócenia i skuteczności rozpoznawania mowy w zaszumionym otoczeniu. Wykazano, że odpowiednie dobranie współczynników wagowych w procesie decyzyjnym dla modelu języka zwiększa precyzję rozpoznawania dźwięków. Druga metoda opiera się na adaptacji modelu języka. Badania eksperymentalne wykazały, że obydwie metody zwiększają skuteczność rozpoznania mowy o około 2%.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.