Kakšna je razlika med računski jezikoslovca in govornega tehnolog?
Wow. To je dobro vprašanje, ker se meje so zelo zabrisane. Mislim, v teh dneh, smo vse delo, drug ob drugem in ne podobne stvari. Pred dvajsetimi ali 30 let, je bilo nekako na dva tabora. Bilo jezikoslovci, ki so skušali zgraditi govora Prepoznavalci z izrecnim programiranja do znanja o strukturi jezika, in potem so bili inženirji, ki so prišli skupaj in je dejal, " Jezik je tako kompleksen, nihče ne razume dovolj dobro, in tam je le preveč tam do kdaj lahko to izrecno programiranje, tako da namesto, bomo gradnjo teh velikih statistične modele, jih hraniti podatke, in jim dovoliti, da se učijo. " Za nekaj časa, inženirji so bili nagrajeni, vendar nihče ni opravil veliko dela.
Torej, v zadnjem času, tako kot v zadnjih 25 letih, ti skupnosti prišla skupaj in smo se naučili določenih stvari od jezikoslovcev o strukturi govora, kot je dejstvo, da sem že prej omenil, ki je proizvodnja koli fonema ga fonemov, ki ga obkrožajo zelo vplivala. Jezikoslovci so objavo na, da ga kliče sodelovanje artikulacijo, za let. Končno, statistiki ali inženirji so se, da je, da je k srcu in zgradili modele odvisni od konteksta, tako da se lahko učijo in dodajte poseben model za " ah " saj se pojavi Po " mm " v primerjavi z " Duh, " ., in tako naprej in tako naprej
Te skupnosti res prišla skupaj, in tako - morda sem vrgel te izraze okoli preveč ohlapno nanaša na govornih tehnologov v primerjavi jezikoslovcev za področje računalništva. Vsi delamo na meji poskušam razumeti jezik, strukturo jezika, poskušajo razviti algoritmov strojnega učenja algoritme slogu, kjer bomo ugotovili, kako bomo prišli do boljšega model, ki lahko bolje zajemanje strukturo govora, in nato imajo algoritem tako, da hranimo ta model veliko in veliko podatkov, in model tako spremeni svojo strukturo in opozori svoje interne parametre, da postane boljši, bogatejši model jezika, glede na podatke, ki so se hranili z njo.
Kaj je skrita Markov model in kako se igrajo v prepoznavanje govora?
V skritem Markovem modelu obstajajo nekatere predpostavke o podatkih, ki prihaja v, od katerih nekateri niso točne. Tako, na primer, tam je pogojena - to se dogaja, da bi dobili preveč tehnični - ampak ja, obstajajo nekateri izzivi v modeliranju omejitev daljše razdalje. To je aktiven raziskovalni prostor. Kako spreminjati modela, tako da bomo
