Download
g pi bes z dfelismer s n.
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Gépi bes zédfelismerés PowerPoint Presentation
Download Presentation
Gépi bes zédfelismerés

Gépi bes zédfelismerés

137 Vues Download Presentation
Télécharger la présentation

Gépi bes zédfelismerés

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

  1. Gépi beszédfelismerés Vicsi Klára BME Távközlési és Médiainformatikai Tanszék vicsi@tmit.bme.hu BME TMIT

  2. Általánosságban a beszédtudomány célja: a beszédkommunikáció körfolyamatának komplex leírása, a beszélő gondolatának nyelvi megfogalmazásától kezdve a beszédprodukción át, a létrejött beszéd akusztikai leírásán keresztül, a hallgató beszédpercepciós folyamatain át, a nyelvi tudása alapján a közölni szándékozott gondolat megértéséig. BME TMIT

  3. A beszéd számítógépes feldolgozásánál (beszédtechnológiában) e körfolyamat egyes funkcióit ellátó egységek mesterséges eszközökkel való kiváltása történik. Az egyik fő célja az ember-gép közötti párbeszéd lehetővé tétele. Beszéd-szintézis Beszéd-felismerés BME TMIT

  4. Egy tipikus automatizált beszéd-dialógus rendszer fő komponensei Az ember-gép közötti párbeszéd megteremtése ma többnyire a beszélt nyelvi interfészek megvalósításával történik. A beszélt nyelvi interfészek sok különböző technológiát és alkalmazást foglalnak magukban. BME TMIT

  5. A számítógépes beszédfelismerés átfogó beszédfeldolgozási témakör. Az emberi beszédben rejlő összes információ felismerését jelenti. Mit mond?Nyelvi tartalom felismerése, szöveglejegyzés Ki beszél?Beszélő felismerés Ideges? Bánatos?Érzelem felismerés Milyen nyelven beszél? Nyelvfelismerés Meg van fázva?Egészségi állapot felismerés BME TMIT

  6. „A jövő kommunikációjának multimédia világában a beszéd egyre fontosabb szerepet fog játszani a beszélő azonosításától az automatikus beszédfelismerésig és a kulcsszavak, kifejezések megértéséig. A kimondott szót kezelő perifériák át fogják venni a klaviatúrák és az olyan csatlakozó eszközök helyét, mint pl. az egér”. Lawrence Rabiner (Center for Advanced Information Processing, Rutgers University) Science (2003. szeptember 12, 301. kötet, 5639, 1494-1495 old.) Napjainkban az intelligens kommunikációs és információs eszközök (pl. mobiltelefonok, kézi számítógépek, stb.) mérete egyre csökken, míg funkcióik szaporodnak és kezelésük bonyolultabbá válik. A hagyományos eszközök (pl. egér, billentyűzet) kényelmetlenek, vagy a feladat velük meg sem oldható. A beszéddel történő információ csere az egyetlen, ami a kis fizikai méret mellett is megvalósítható. BME TMIT

  7. Két különböző információ az internetről: 1. Hirdetés Dragon NaturallySpeaking 10. v. diktáló rendszeréről a terjesztője az alábbiakat írja: A felismerő 3-szor gyorsabban teszi lehetővé a dokumentumok, jelentések, elektronikus levelek bevitelét a számítógépbe, mint ahogy ezt gépeléssel tennék -99%-os pontossággal! • http://www.nuance.com/naturallyspeaking/products/preferred.asp BME TMIT

  8. 2. Egy példa az interneten: egy potenciális Amtrak ügyfél hívta a társaság automatizált telefonrendszerét, viteldíj-információszerzés céljából Szia! Julie vagyok, az Amtrak automatizált ügynöke. Fogjunk bele! Melyik városból indulsz? New York. Hmmm. Azt hiszem, Newarkot mondtál. Így van? Nem. Oké. Próbáljuk meg újra. Melyik városból indulsz? Manhattan. Úgy vélem, azt mondtad, Meriden, így van? ügyfél automata (Julie) Végül Julie feladta, és átadta az ügyfelet az aktuális emberi lénynek. http://www.cioinsight.com/c/a/Technology/ Weak-Speech-Recognition-Leaves-Customers-Cold/ BME TMIT

  9. Mi itt az igazság? Azt mondják, „beszédfelismerés” és az ügyfél automatikusan a „2001: Űrodüsszeia” HAL-ára gondol” A cégek pedig, amelyek a beszédtechnológiát ajánlják, hajlamosak „túlígérni” és alulteljesíteni ezt az elvárást; BME TMIT

  10. Miért foglalkozunk a beszéd bemenet • használatával? • Mert a technológia ma már ott tart, hogy bizonyos területeken • - Költséghatékonyan használható • A 20 milliárdos Cendant Corp. az ügyfelek hotelinformációkkal való ellátásakor 2,5 millió telefonhívás • 15 %-át anélkül hajtják végre, hogy a hívó beszélt volna egy élő ügynökkel. • A Forrester Research Inc. szerint az automatizált rendszerek esetén a hívások • percenként 20 centbe kerülnek, szemben az élő segítséggel, amely percenként 7 dollárba kerül. • - Ügyfeleknek nagyobb szabadságot ad abban, hogy információhoz • jussanak, így örülnek a lehetőségnek. • Amtrak eladási és ügyfélszolgálati vezetője szerint az új információs rendszerek • igazi alternatívákat adnak ügyfeleiknek • (pl. vonatstátus, menetrend és viteldíjak tudakozódása és egyszerű foglalások) • - A felhasználók egyre jobban megtanulják a felismerők • használatát. BME TMIT

  11. Beszédpiaci lehetőségek összefoglalása Hangvezérlésű technológiák előrejelzése • Ez a diagram a beszéd vonatkozású IBM aktivitás összbevételét ábrázolja. • 1 billió dollárt meghaladó bevételek 2006-tól kezdve *Opus Research 02_2007 BME TMIT

  12. Néhány tanács a beszédtechnológiát alkalmazni szándékozóknak: 1. Tisztában kell lenni, hogy a mai beszédfelismerési technológia mire képes. 2. Ennek tudatában realisztikus célokat kellkitűzni. 3. A szolgáltatást témakör- és felhasználó orientáltan kell megtervezni, 4. A felhasználót is tájékoztatni kell, hogy csak egy „géppel” áll szemben, amihez neki is alkalmazkodni kell! Ehhez mindenképpen szükséges hogy megfelelő felismerési technológiát használjunk, képesek legyünk a reklámszöveg és a valóságos teljesítmény elkülönítésére. BME TMIT

  13. Alapvető szakmai kérdések • Milyen nehézségekkel kell megküzdeni a fejlesztőknek? • Hol tartunk ma? Hogy működik egy korszerű felismerő? • Merre halad a kutatás? • Realisztikus beszédfelismerő rendszerek. BME TMIT

  14. Milyen nehézségekkel kell megküzdeni? BME TMIT

  15. 1. Folyamatos hangnyomás változásból kvantáltminőségi jellemzők elkülönítése és azonosítása. a l m a v a n a l á d á b a n • Ahullámformaerősen változikaz akusztikai környezet • hatására – visszaverődések, zajok, interferencia!, háttérbeszélgetés, zene stb. a l m a v a n a l á d á b a n BME TMIT

  16. 3. Egyazon mondanivaló végtelen sok akusztikai formában jelenik meg: • A beszélő személyétől függően: • pl. az emberek különböző méretű • artikulációs csatornával rendelkeznek. • Egy beszélő esetén is: • A lelki állapot, fáradtság, • rekedtség befolyásolja a paramétereket. • Az akusztikai jelsor változik a hangkapcsolat és a • hang helyzete függvényében. BME TMIT

  17. 4. Abeszédsebességváltozik a beszélő személyétől függően, és egy beszélő esetében is. A fonémák, sőt, fonémarészek időtartama nem egységesen változik meg. a l m a v a n a l á d á b a n a l m a v a n a l á d á b a n BME TMIT

  18. 5. A beszéd több, mint elemek egymásutánisága! A hangsúly, a dallam, a szünetek, a ritmus, a tempóváltások is a felismerendő üzenet lényegi elemei. Ezek is az értelmezést segítik, a közlendőt árnyalják, a beszédet emberivé, széppé teszik, tehát ha a beszéd üzenetét kívánjuk felismerni ezek sem hagyhatók a folyamatból el. BME TMIT

  19. A beszédjel a beszédtartalmi információt részben akusztikus, részben nyelvi szinten hordozza. • A beszédfeldolgozás hierarchiaszintjei: (egyidejűleg aktívak) Pragmatikai szint (megértési szint) Szemantikai szint (jelentéstani szint) Szintaktikai szint (mondattani szint) Lexikai szint Fonetikai, fonológiai szint Akusztikai szint

  20. Hol tartunk ma? Hogy működik egy korszerű beszédfelismerő? BME TMIT

  21. Ma a korszerű beszédfelismerők statisztikai elvi alapokon működnek Akusztikai-fonetikai szinten létrehozott hangkapcsolat függő beszédhang modellek (Rejtett Markov modellek és/vagy Neurális hálózatok) és Szintaktikai (szó) szinten létrehozott statisztikai nyelvi modellek (N-gramm) együttes alkalmazásával. BME TMIT

  22. A statisztikai alapú beszédfelismerő: akusztikai- fonetikai szint betanítás - modellépítés 10 ms-ént paraméter vektorsor akusztikai előfeldolgozás besorolás Csoportosított paraméter vektorok Nyelvi tartalommal címkézett hanganyag beszéd adatbázis hangkapcsolat függő beszédhang modellek Akusztikai-fonetikai statisztikai modellek létrehozása (hangkapcsolat függő fonémák,szótagok, szavak) BME TMIT

  23. A statisztikai alapú beszédfelismerő:akusztikai- fonetikai szint beszédhangfelismerés Szép az idő. 10 ms-ként paraméter vektorsor karakterlánc akusztikai előfeldolgozás iIlesztés, döntés s z é p a z i d ő kibocsátási valószínűség hangkapcsolat függő beszédhang modellek Adaptáció lehetséges a beszélő hangjához Kimeneten karakterlánc jelenik meg, amelyben még sok a tévesztés. Pusztán akusztikai alapon a felismerési pontosság alacsony,nagyobb pontosság eléréséhez nyelvi szintek bevonása szükséges. BME TMIT

  24. A statisztikai alapú beszédfelismerő: Szintaktikai (szó) szinten Nyelvi modell 1 értelmes szósorozatok szabályalapú modellek:útvonalkeresés gráfban - Determinisztikus nyelvtan! tizen egy száz huszon kettő harminc kétszáz három négy Kilenc száz BME TMIT

  25. A statisztikai alapú beszédfelismerő: Szintaktikai (szó) szinten Nyelvi modell 2 Statisztikai nyelvi modellek:valószínűségeket rendelünk az egyes szósorrendekhez (N-gramm modellek) a kisebb előfordulási gyakoriságú szórendeknek kisebb valószínűséget adunk, így a nagyobb gyakoriságú – vélhetően helyes – szórendek felismerési aránya nagyobb lesz. A valószínűségek megállapításához, tehát a nyelvi szintű betanításhoz nagy mennyiségű, a témához illeszkedő szöveganyag szükséges: szótárak Témaspecifikus szövegadatbázisok statisztikai nyelvi modellek BME TMIT

  26. A statisztikai alapú beszédfelismerő:N-gramm nyelvi modell jellemzése N-gram modell használhatósága nyelvfüggő Angol kötött szósorrend jól alkalmazható ragozott szóalak kisszámú Magyar és kevéssé kötött szórend további kutatás egyéb morfoló- agglutináló –flektáló szükséges giailag gazdag szóalak változékony (morféma alapú nyelvek nyelvi modellezés) BME TMIT

  27. Teljes kiépítésű statisztikai alapú beszédfelismerő akusztikai előfeldolgozás Dekóder (kereső algoritmus) hangkap-csolatfüggő beszédhang modellek ortografikus és kiejtés szótárak statisztikai nyelvi modell Beszéd-adatbázis Szöveges adatbázis Szép az idő. szólánc szép az idő BME TMIT

  28. Teljes kiépítésű statisztikai alapú beszédfelismerő – Jellemzés 1 • A felismerő betanításához, optimális működéséhez • az akusztikai környezet függvényében más és más beszédadatbázis kell!!! • Telefonbeszéd adatbázis, • beszédadatbázis kocsikban, hivatalokban, zajos utcán, stb. • SPEECHDAT – CAR: French : Academic - Commercial 182 000 EUR • German : Academic - Commercial 120 000 EUR • témacsoportonként más és más szövegadatbázist kell gyűjteni. • erősen ragozott, toldalékolt nyelveknél ez még • hangsúlyozottabb. • Különböző adaptációs technikák most fejlesztés alatt • nyelvenként más és más szöveg és beszédadatbázis szükséges • A többnyelvű felismerők fejlesztése folyamatban van BME TMIT

  29. Magyar beszédadatbázisok összefoglaló adatai Magyar referencia beszéd adatbázis Csendes környezet, folyamatos szöveg Magyar telefon beszéd adatbázis Vonalas telefon, mobil, számok, szavak, tulajdonnevek, folyamatos szöveg TESZTEL Mobil zajos környezetben folyamatos szöveg SpeechDat Vonalas telefon, mobil, számok, szavak, tulajdonnevek, folyamatos szöveg Babel – többnyelvű adatbázis Tiszta beszéd szavak, folyamatos szöveg SPECO Tiszta gyermekbeszéd szavak, mondatok http://alpha.tmit.bme.hu/speech/databases.php BME TMIT

  30. Teljes kiépítésű statisztikai alapúbeszédfelismerő – Jellemzés 2.: folyamatos beszédfelismerő pontossága csendes környezetben Angol nyelvű nagyszótáras felismerő felismerési hibaaránya átlagos irodai környezetben (jó jel-zaj viszony esetén) _______________________________________________ beszédstílus szóhiba arány _______________________________________________ olvasott, szépen kiejtett beszéd, beszélőadaptálás után < 5 % új beszélő 8-15 % spontán interjú 20-25 % spontán társalgás 30-40 % !!!!! _______________________________________________ A felismerő kimenetén szószekvenciák vannak. A valódi szemantikai és pragmatikai szint hiányzik. Mesterséges intelligenciával ellátott dialógus rendszerekkel a pontosság jelentősen növelhető!!!! BME TMIT

  31. Teljes kiépítésű statisztikai alapúbeszédfelismerő – Jellemzés 3.: beszédfelismerő pontossága ma különböző felhasználási területeken % s z ó h i b a Diktálás híranyag interjú hang- swich - hívás tárgyalás posta board közp Tiszta beszéd Spontán beszéd BME TMIT

  32. Merre halad a kutatás? • Zajtűrő akusztikai feldolgozás • Természetes (spontán beszéd) feldolgozás statisztikai feldolgozással : • híranyagok szöveggé alakítása, parlamenti beszédek gépi lejegyzése ~100 000 szó • Morfológiailag gazdag, és kisebb beszélőszámú nyelvek feldolgozása • arab, finn, magyar, török, észt, stb • Mesterséges intelligenciával kibővített dialógus rendszerek fejlesztése • Statisztikai közelítésű Dialogus rendszerek fejlesztése • Prozódia integrálása • Modalitás növelése • Audio-vizuális beszédfelismerés BME TMIT BME TMIT

  33. Audio – vizuális felismerés jel Akuszt. par. Akusztikai Előfeldolg. Audio-vizuális par. jel Normali- zálás, Interpol. Vizuális Előfeldolg. Vizuális par. Felism.eredm. Satoshi Tamura, Koji Iwano and Sadaoki Furui 2006 BME TMIT

  34. Multi-modális kommunikáció feldolgozása Dialógusban rejlő információk kinyerése nem-verbális, multimodális feldolgozással: beszéd+ artikuláció+ arcmimika+ gesztus+ test- és fejmozgás, a társalgást követve a cél annak megértése, hogy mi történik a párbeszédben. Egy folyamatelemzés elvégzése: --- a nyelvi információktól függetlenül, vagy --- a nyelvi információkkal együtt. Nick Campbell, 2006 ATR Media Information Science Labs,Japan BME TMIT

  35. Egy 360 fokos kamera és irányított mikrofonok segítségével audio-vizuális információk sorozatát gyűjtik össze, amelyből következtethetőek a gyűlés tagjainak társalgási eseményei. BME TMIT

  36. BME TMIT A videójel felbontása viszonylag alacsony. Nagyobb mozgások detektálása a bőr hőérzékelésével. A test-, a kéz- és a fejmozgásokat leíró egyszerű paraméterkészlet automatikus létrehozása.

  37. Beszédfelismerő termékek • A felismerés ma már elfogadható pontosságú ahhoz, hogy felhasználói interfészként • működjön számos területen: • - hangtárcsázás • - Egyszerű adatbevitel – kézmentes vezérlés • - Beszéd információs rendszerek – dialógusrendszerek – ember-gép kommunikáció • Diktálás (beszéd-szöveg átalakítás) – zárt témakörű dokumentumok szerkesztése • Böngészés hanggal – W3C beszéd interfész keretrendszer • VoiceXML2+ Speech Grammar Specification • (SRGS) • lehetővé teszi az emberek számára a • hangvezérlést megfelelően megtervezett web- alapú szolgáltatásoknál • - Multimédia indexálás • Ügyfélszolgálati beszélgetés elemzés BME TMIT BME TMIT

  38. Beszédfelismerés hazánkban világszínvonalon! • Beszéd szövegtartalmának felismerése • (zárt témakörű !!diktálás)BME TMIT, SZTE IT • Telefonközpont irányítás BME TMIT, AITIA • Természetes beszéd alapú dialógus rendszerek • Telefonos beszédinformációs rendszerekBME TMIT, AITIA • Audióvizuális beszédfelismerésMISKOLCI E. • Beszéd-detekcióBME TMIT • Kulcsszó felismerés, hangbányászatBME TMIT, AITIA • Nagyszótáras folyamatos magyar nyelvű • beszéd felismerése indexálási célokra!BME TMIT, AITIA • Érzelmi töltet felismeréseBME TMIT • Orvosi alkalmazásokBME TMIT, SZTE IT BME TMIT BME TMIT

  39. Köszönöm a figyelmet! Platformtagok bemutatkozó demonstrációjára várjuk önöket délután! vicsi@tmit.bme.hu BME TMIT