FI97919C - Puheentunnistusmenetelmä ja -järjestelmä puheella ohjattavaa puhelinta varten - Google Patents

Puheentunnistusmenetelmä ja -järjestelmä puheella ohjattavaa puhelinta varten Download PDF

Info

Publication number
FI97919C
FI97919C FI922606A FI922606A FI97919C FI 97919 C FI97919 C FI 97919C FI 922606 A FI922606 A FI 922606A FI 922606 A FI922606 A FI 922606A FI 97919 C FI97919 C FI 97919C
Authority
FI
Finland
Prior art keywords
value
word
calculated
telephone
probability
Prior art date
Application number
FI922606A
Other languages
English (en)
Swedish (sv)
Other versions
FI922606A (fi
FI97919B (fi
FI922606A0 (fi
Inventor
Jukka Tapio Ranta
Original Assignee
Nokia Mobile Phones Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nokia Mobile Phones Ltd filed Critical Nokia Mobile Phones Ltd
Priority to FI922606A priority Critical patent/FI97919C/fi
Publication of FI922606A0 publication Critical patent/FI922606A0/fi
Priority to DE69324629T priority patent/DE69324629T2/de
Priority to EP93304340A priority patent/EP0573301B1/en
Priority to JP5135782A priority patent/JPH06161489A/ja
Publication of FI922606A publication Critical patent/FI922606A/fi
Priority to US08/417,727 priority patent/US5640485A/en
Application granted granted Critical
Publication of FI97919B publication Critical patent/FI97919B/fi
Publication of FI97919C publication Critical patent/FI97919C/fi

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00Speech recognition
    • G10L15/22Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00Speech recognition
    • G10L15/22Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • G10L2015/223Execution procedure of a spoken command

Description

5 97919
Puheentunnistusmenetelmä ja -järjestelmä puheella ohjattavaa puhelinta varten - Taligenkänningsförfarande och -system för en med tai kontrollerbar telefon
Esillä oleva keksintö koskee puheentunnistusmenetelmää ja -järjestelmää puheella ohjattavaa puhelinta varten, jossa ohjataan puhelinta puheella normaalitoiminnassa lasketaan puheentunnistimella referenssisanalle arvo käyttäjän lausu-10 man sanan perusteella ja tehdään tunnistuspäätös kyseisen arvon perusteella.
Puhelimissa on tavallisesti keskeisenä osana kuuloke, jota käyttäjä pitää kädessään puhuessaan. Näin on myös käytettä-15 essä radiopuhelimia, kuten autopuhelimia. Täten ajamiseen jää vain toinen käsi vapaaksi ja ajaminen vaikeutuu. Ratkaisuna tähän ongelmaan on autoon sijoitettava erillinen mikrofoni sekä erillinen kaiutin, joka on säädettävissä sopivalle voimakkuudelle ja joka sijaitsee sopivalla etäisyydellä 20 käyttäjästä siten, että käyttäjä kuulee vastapuolen selkeästi. Tälläkin ratkaisulla käyttäjä sitoo toisen kätensä puhelimen käyttöön puhelua aloittaessaan eli valitessaan vastapuolen numeroa tai vastatessaan puheluun sekä puhelua lopettaessaan.
25
Jotta puhelimen käyttäjä voisi täysin keskittyä ajamiseen, on kehitetty nk. kädet vapaana -puhelimia, joiden toimintoja voidaan ohjata puheella. Puheella voidaan tällöin ohjata puhelimen kaikkia toimintoja, kuten päälle/päältä -kytkemis-30 tä, lähetystä/vastaanottoa, äänenvoimakkuuden säätöä, puhelinnumeron valintaa, puheluun vastaamista, ja käyttäjä voi näin ollen keskittyä ajamiseen. Kuljettajan ei tarvitse irrottaa kättä ohjauspyörästä eikä siirtää katsettaan tieltä, joten kädet vapaana -puhelin lisää huomattavasti liikenne-35 turvallisuutta.
Puheella ohjattavan puhelimen haittapuolena on se, että puheentunnistus ei ole täysin virheetöntä. Autossa on ympäristön aiheuttama taustamelu korkea ja puheen tunnistus vaikeu- 2 97919 tuu tästä johtuen. Puheentunnistusta on yritetty markkinoida jossain määrin matkapuhelimien yhteydessä, mutta sen epäluotettavuuden takia käyttäjien kiinnostus puheohjattuja puhelimia kohtaan on ollut pieni. Nykyisten puheentunnisti-5 mien tunnistustarkkuus ei ole kovin hyvä varsinkaan vaikeissa olosuhteissa, kuten liikkuvassa autossa, jossa korkea taustamelu haittaa oleellisesti luotettavaa sanojen tunnistusta. Väärät tunnistuspäätökset aiheuttavat yleensä eniten hankaluuksia käyttäjäliitynnän toteuttamisessa, koska ne 10 saattavat käynnistää ei-toivottuja toimintoja, kuten puhelun lopettamisen kesken puhelun, joka on luonnollisesti erityisen häiritsevää käyttäjälle. Tavallisimpia virheellisten puheentulkintojen seurauksia on puhelun valinta väärään numeroon. Tästä syystä käyttäjäliityntä suunnitellaankin si-15 ten, että puheentunnistin ei tee tunnistuspäätöstä lainkaan jos sillä ei ole riittävää varmuutta käyttäjän lausumasta sanasta ja tavallisesti käyttäjää pyydetään tällöin toistamaan komento.
20 Lähes kaikki puheentunnistimet perustuvat siihen toiminnalliseen periaatteeseen, että käyttäjän lausumaa sanaa verrataan jollakin tavallisesti varsin monimutkaisella menetelmällä joukkoon referenssisanoja, jotka on talletettu puheentunnistimen muistiin aikaisemmin. Puheentunnistimet laskevat 25 yleensä kullekin referenssisanalle jonkin luvun, joka kuvaa, kuinka paljon käyttäjän lausuma sana muistuttaa ko. refe-renssisanaa. Tunnistuspäätös tehdään lopuksi näiden lukujen perusteella siten, että päätökseksi valitaan se referenssi-sana, jota lausuttu sana eniten muistuttaa. Tunnetuimpia 30 menetelmiä lausutun sanan ja referenssisanojen välisessä vertailussa ovat dynaaminen aikasovitus (Dynamic Time Warping, DTW) ja tilastollinen HMM-menetelmä (Hidden Markov Model -menetelmä). 1
Sekä DTW- että HMM-menetelmässä vertaillaan tuntematonta puhekuviota tunnettuihin referenssikuvioihin. Dynaamisessa aikasovituksesa puhekuvio jaetaan useaan kehykseen ja jokaiseen kehykseen sisältyvän puheosan ja referenssikuvion vas- 3 97919 taavan puheosan välinen paikallinen etäisyys lasketaan. Tällä tavalla saatujen paikallisten etäisyyksien perusteella etsitään sanan alku- ja loppupisteen välille minimipolku DTW-algoritmilla. Näin ollen dynaamisella aikasovituksella 5 saadaan jokin etäisyys lausutun sanan ja referenssisanojen välille. HMM-menetelmässä tuotetaan puhekuvioita ja tätä pu-hekuvion generointivaihetta mallitetaan tilanmuutosmallilla Markovin menetelmän mukaan. Kyseinen tilanmuutosmalli on siis HMM. Puheentunnistus vastaanotetuille puhekuvioille 10 tapahtuu tällöin määrittelemällä tarkkailutodennäköisyys kyseisille puhekuvioille HMM-mallin avulla. Puheentunnistuksessa HMM-menetelmää käyttäen muodostetaan aluksi HMM-malli jokaiselle sanalle, joka pitäisi tunnistaa, eli jokaiselle referenssisanalle. Nämä HMM-mallit talletetaan puheentunnis-15 timen muistiin. Kun puheentunnistin vastaanottaa puhekuvion, lasketaan jokaiselle muistissa olevalle HMM-mallille tark-kailutodennäköisyys ja tunnistustuloksena saadaan sana sille HMM-mallille, jolle saadaan suurin tarkkailutodennäköisyys.
Toisin sanoen kullekin referenssisanalle lasketaan todennä-20 köisyys, jolla se olisi käyttäjän lausuma sana. Edellä mainittu suurin tarkkailutodennäköisyys kuvaa vastaanotetun puhekuvion ja lähimmän HMM-mallin eli lähimmän referenssipu-hekuvion yhtäläisyyttä.
25 Nykyisissä järjestelmissä puheentunnistin laskee siis tietyn luvun referenssisanoille käyttäjän lausuman sanan perusteella; DTW-menetelmässä luku on sanojen välinen etäisyys ja HMM-menetelmässä luku on todennäköisyys sanojen yhtäläisyydelle. Käytettäessä HMM-menetelmää puheentunnistimille ase-30 tetaan tavallisesti tietty kynnystodennäköisyys, joka todennäköisimmän referenssisanan on saavutettava tunnistuspäätök-sen tekemiseksi. Toinen tunnistuspäätökseen vaikuttava tekijä voi olla esim. todennäköisimmän ja toiseksi todennäköisimmän sanan todennäköisyyksien erotus; sen on oltava tar-35 peeksi suuri, jotta voidaan tehdä tunnistuspäätös. Suoritettaessa tunnistuspäätöstä todennäköisimmän sanan tunnistusto-dennäköisyyden perusteella saa erehtymistodennäköisyys olla esim. korkeintaan 0,1. Täten on mahdollista, että taustame- 4 97919 lun ollessa korkea saadaan käyttäjän lausuman komennon perusteella muistissa olevalle referenssisanalle, esim. referenssisa-nalle "yksi", jokaisella yrityksellä suurin todennäköisyys muihin referenssisanoihin nähden, esim. todennäköisyys 0,8. Koska toden- -5 näköisyys jää alle kynnystodennäköisyyden 0,9, ei tätä hyväksytä ja käyttäjä voi joutua lausumaan komennon useamman kerran ennen kuin tunnistustodennäköisyysraja ylittyy ja puheentunnistin hyväksyy komennon, vaikka todennäköisyys on voinut olla erittäin lähellä hyväksyttävää arvoa. Tämä on erittäin häiritsevää käyt-10 täjälle. Nykyisellä tekniikalla päästään oikeaan tunnistustulok-seen ensimmäisellä yrityksellä varsin usein silloin, kun auton nopeus on pienempi kuin 80-90 km/h auton äänieristyksestä ja käyttäjän puhetavasta riippuen. Suuremmilla nopeuksilla tunnistimen suorituskyky heikkenee kuitenkin erittäin jyrkästi ja 15 useimmissa autoissa ei puheentunnistin enää toimi riittävän luotettavasti yli 100 km/h nopeuksilla, jotta sitä voitaisiin pitää käyttökelpoisena. Kuitenkin juuri näillä nopeuksilla liikenneturvallisuuden lisäämisen tarve on suurempi kuin pienemmillä nopeuksilla.
20
Esillä olevan keksinnön tarkoituksena on toteuttaa puheentunnis-tusmenetelmä ja -laite, jolla puheentunnistus tapahtuu luotettavasti ja nopeasti huonoissakin olosuhteissa, jolloin voidaan välttää edellä mainittuja ongelmia. Tämän toteuttamiseksi on me-25 netelmälle tunnusomaista se, että - selvitetään, onko kyseessä edellisen sanan toisto, ja jos on, - lasketaan referenssisanalle uusi arvo puheentunnistimen laskeman arvon ja muistissa olevan aikaisemmin referenssisanalle lasketun arvon perusteella, ja 30 - tehdään tunnistuspäätös uuden arvon perusteella.
Vastaavasti keksinnön mukaiselle puheentunnistusjärjestelmälle on tunnusomaista se, että siinä on - välineet, jotka selvittävät ja antavat tiedon järjestelmälle, 35 onko kyseessä edellisen sanan toisto, - välineet referenssisanalle lasketun arvon tallettamiseksi, ja - välineet referenssisanan uuden arvon laskemiseksi puheentunnistimen laskeman arvon ja muistivälineisiin talletetun aikaisemmin referenssisanalle lasketun arvon perusteella.
40 97919 5
Keksinnön mukaisessa menetelmässä puheentunnistin laskee refe-renssisanoille tunnistustodennäköisyydet ja tekee tunnistuspää-töksen, jos jokin todennäköisyys ylittää ennalta määrätyn kyn-' nysarvon, muuten pyydetään käyttäjää lausumaan sana uudestaan ja 5 tehdään sitten tunnistuspäätös, jos jonkin referenssisanan todennäköisyys ylittää ennalta määrätyn kynnysarvon, muuten lasketaan uusi todennäköisyys käyttäen hyväksi senhetkistä puheentunnistimen laskemaa todennäköisyyttä ja sen yhdellä tai useammalla edeltävällä kerralla laskemaa todennäköisyyttä, edellyttäen että ne 10 ovat saman referenssisanan todennäköisyyksiä, ja tehdään tunnistuspäätös, jos kyseinen todennäköisyys ylittää ennalta määrätyn kynnysarvon. Mikäli puheentunnistimen laskema todennäköisyys ei ylitä ennalta määrättyä kynnysarvoa, talletetaan laskettu todennäköisyys muistiin, pyydetään käyttäjää lausumaan sana uudestaan 15 ja käytetään muistiin talletettua arvoa yhdessä seuraavan/seuraa-vien puheentunnistimen samalle sanalle laskeman/laskemien toden-näköisyyden/todennäköisyyksien kanssa näiden todennäköisyyksien perusteella laskettavan uuden todennäköisyyden laskemiseksi (jotta voidaan tehdä tunnistuspäätös, jos edelliset todennäköisyydet 20 huomioon ottaen saavutetaan kynnystodennäköisyys). Sitten, kun puheentunnistin laskee kynnysarvon ylittävän todennäköisyyden tai se saavutetaan edeltävät todennäköisyydet huomioon ottaen, tyhjennetään muisti. Myös siinä tapauksessa, että kyseessä ei ole edellisen sanan toisto, tyhjennetään muisti ennen tunnistuspää-25 töksen tekemistä. Muisti tyhjennetään myös silloin, kun laitteeseen kytketään virrat päälle, ja jos jokin toiminto keskeytetään.
Keksintöä selostetaan seuraavassa yksityiskohtaisesti viittaamalla oheisiin kuviin, joista 30 kuva 1 esittää periaatteellista kulkukaaviota menetelmässä suo-‘ ritettavista toimenpiteistä, ja kuva 2 esittää lohkokaaviota menetelmän liittämisestä järjestelmään, jossa puheentunnistusta käytetään.
35
Kuvassa 1 selvennetään keksinnön mukaista puheentunnistusmene-telmää. Menetelmä ei liity suoraan puheentunnistimen sisäiseen, puheentunnistuksessa käytettävään menetelmään, vaan tällä menetelmällä nopeutetaan tunnistuspäätöksen syntymistä ja paranne-40 taan tunnistustarkkuuttaa puuttumatta var- 6 97919 sinaisen puheentunnistimen ominaisuuksiin. Kun laitteeseen kytketään 1 virrat päälle, tyhjennetään muisti ja jäädään odottamaan käyttäjän lausahdusta 2, jolloin puheentunnistin laskee 2 todennäköisyyden kaikille referenssisanoille ja 5 antaa tunnistustuloksena sen referenssisanan, jonka todennäköisyys on suurin eli sen referenssisanan, jota käyttäjän lausuma sana eniten muistutti. Mikäli referenssisanan todennäköisyys ei ylitä ennalta määrättyä kynnysarvoa tai todennäköisimmän ja toiseksi todennäköisimmän sanan todennäköi-10 syyksien erotuksen kynnysarvoa, joita tässä kutsutaan yhteisesti puheentunnistuksen kynnysarvoiksi, selvitetään 3 onko tarkasteltava sana edellisen sanan toisto. Jos kyseessä ei ole edellisen sanan toisto, tyhjennetään 4a muisti (poistetaan siellä mahdollisesti oleva tieto). Kun käyttäjä on lau-15 sunut sanan vasta yhden kerran, ei muistissa ole ensimmäisellä laskukierroksella vielä mitään, jolloin ei myöskään lasketa uutta todennäköisyyttä, vaan tehdään tunnistuspäätös 6a ja mikäli luotettavaa tunnistusta ei voida tehdä 6b, talletetaan 7 muistiin puheentunnistimen laskema todennäköisyys 20 ja jäädään odottamaan käyttäjän seuraavaa lausahdusta. Mikäli luotettava tunnistus voidaan tehdä 6b, tyhjennetään 4b muisti ja jäädään odottamaan käyttäjän seuraavaa lausahdusta 2, jne. Jos taas sana on edellisen sanan toisto, lasketaan 5 muistissa mahdollisesti olevan edellisen tunnistusyrityksen 25 jälkeen sinne talletettua todennäköisyyttä laskuissa hyväksi käyttäen uusi todennäköisyys ja tehdään 6a, 6b tämän perusteella tunnistuspäätös. Jos laskusuorituksilla 5 saavutettu uusi todennäköisyys ylittää kynnysarvon eli voidaan tehdä 6b luotettava tunnistus, tyhjennetään 4b muisti ja jäädään odo-30 ttamaan käyttäjän seuraavaa lausahdusta 2 ja puheentunnistimelta saatavaa tunnistustulosta 2, jne. Jos uusi todennäköisyys jää alle kynnysarvon, jolloin luotettavaa tunnistusta ei voida tehdä, talletetaan 7 kyseinen uusi todennäköisyys muistiin ja jäädään odottamaan käyttäjän seuraavaa lausah-35 dusta 2, jne. Mikäli jokin toiminto keskeytetään, tyhjennetään muisti, jottei sinne jää mitään, mikä saattaisi vääristää keskeytyksen jälkeen aloitettavaa uutta tunnistusta. Keksinnön mukainen menetelmä voidaan toteuttaa myös siten, 7 97919 että tunnistuspäätös 6a, 6b tehdään ennen selvitystä 3, onko kyseessä edellisen sanan toisto. Tällöin, jos puheentunnistimen toistetulle sanalle laskema arvo ylittää asetetun kynnysarvon, uuden todennäköisyyden laskemista, jossa huomioi-5 daan edellisillä tunnistusyrityksillä laskettuja arvoja, ei tarvitse suorittaa eli vältetään turhan laskennan suorittaminen.
Edellisen yhden tai useamman tunnistusyrityksen tuottaman 10 todennäköisyyden käyttö uuden todennäköisyyden laskemisessa on menetelmässä olennaista. Laskun suorittamiseksi voidaan kehittää useita laskutapoja, joita käyttämällä saadaan tuloksena parempi todennäköisyys käyttämällä laskuissa hyväksi edellistä todennäköisyyttä. Sopivin kaava on kuitenkin ehdol-15 lisen todennäköisyyden laskukaava. Menetelmässä käytettävän laskutavan havainnollistamiseksi selostetaan seuraavassa tarkemmin ehdollisen todennäköisyyslaskun käyttöä keksinnön mukaisessa menetelmässä. Tällöin tarkastellaan tilannetta, jossa käyttäjä lausuu aluksi sanan A ja seuraavaksi sanan B, kun 20 järjestelmä on pyytänyt käyttäjää toistamaan sanan. Puheentunnistin laskee kummallekin sanalle A ja B esim. seuraavat todennäköisyydet: P(A=l) = 0,7 (todennäköisyys, että A oli "yksi") 25 P(A=2) = 0,3 (todennäköisyys, että A oli "kaksi") P(B=1) = 0,8 (todennäköisyys, että B oli "yksi") P(B=2) = 0,2 (todennäköisyys, että B oli "kaksi")
Jos tunnistuspäätöksen kynnysarvoksi on asetettu 0,9, ei kum-30 mastakaan tunnistuksesta voida tehdä tunnistuspäätöstä. Kun tiedetään, että käyttäjä lausui kummallakin kerralla saman sanan, voidaan tunnistuksen varmuutta kasvattaa käyttämällä , hyväksi yhden tai useamman edellisen sekä nykyisen tunnistuk sen laskemaa todennäköisyyttä uuden todennäköisyyden laskemi-35 seksi. Tämä voidaan tehdä esim. ehdollisella todennäköisyyslaskulla seuraavasti.- P(B=i ja A=B) P (B=l I A=B) = .............. = P (A=B) 8 97919 P(B=1 ja ((A=l ja B=l) tai (A=2 ja B=2))) 5 P(A=B) P((A=l ja B=l) tai (B=l ja A=2 ja B=2)) 10 P(A=B) P(A=1 ja B=l) 15 P((A=1 ja B=l) tai (A=2 ja B=2)) 0,7 * 0,8 0,56 = - = = 0,903 20 0,7 * 0,8 + 0,3 * 0,2 0,62
Edellä suoritettu laskutoimitus, jossa laskettiin todennäköisyys sille, että toinen sana eli B on "yksi", ehdolla, että A on yhtä kuin B eli että ensimmäinen sana on sama kuin 25 toinen, antaa uuden todennäköisyyden, joka tässä tapauksessa ylittää kynnysarvon ja tunnistuspäätös voidaan tehdä. Vaikkei uusi todennäköisyys ylittäisikään kynnysarvoa, se on kuitenkin parempi kuin puheentunnistimen laskema yksittäinen todennäköisyys, ja täten tämä uusi todennäköisyys tallete-30 taan muistiin ja käytetään seuraavan uuden todennäköisyyden laskemisessa yhdessä puheentunnistimen laskeman seuraavan todennäköisyyden kanssa. Samalla huomataan, että erotus seu-raavaksi todennäköisimpään sanaan kasvaa. Edellä esitettyä kaavaa voidaan yksinkertaistaa käyttämällä nimittäjän sijaan 35 pelkkää osoittajaa sopivalla vakiolla Y kerrottuna: P(B=x|A=B) = Y*P(A=x ja B=X) = Y*P(A=x)*P(B=x) Näin ollen, jos käyttäjä lausuu sanan N kertaa, saadaan kun-40 kin referenssisanan r kokonaistodennäköisyydeksi: P(r) = Y*P(r,l)*P(r,2)*...*P(r,N) 9 97919 jossa P(r,l) on referenssisanan r ensimmäinen lausumiskerta, P(r,2) toinen ja N on viimeinen lausumiskerta. Edellä esitetyssä esimerkissä laskettiin todennäköisyys tietylle refe-renssisanalle. Puheentunnistuksen kynnyskriteerien mukaises-5 ti tarkastellaan myös kahden referenssisanan (puheentunnistimelta suurimman ja toiseksi suurimman todennäköisyyden saaneen referenssisanan) todennäköisyyksien erotusta, jolloin tuloksena on automaattisesti myös tämän eron suureneminen ja siten tunnistusvarmuuden paraneminen. Edellä esitet-10 tyjä laskentatapoja on yksinkertaista käyttää, kun puheentunnistin käyttää HMM-menetelmää, koska se laskee silloin kullekin referenssisanalle todennäköisyyden, jolla se olisi käyttäjän lausuma sana. Dynaamista aikasovitusta käytettäessä ei laskenta ole aivan yhtä suoraviivaista, koska puheen-15 tunnistin ei tällöin laske referenssisanoille todennäköisyyttä, vaan jonkin etäisyyden tai normin sille, kuinka kaukana käyttäjän lausuma sana on kustakin referenssisanasta.
Näin ollen, jotta voidaan parantaa tunnistusvarmuutta menetelmän mukaisesti aikaisempia todennäköisyyksiä hyväksi 20 käyttäen, on kyseinen normi tai etäisyys ensin muunnettava todennäköisyydeksi. Dynaamisessa aikasovituksessa voidaan siis kuvata jollakin luvulla D(r,i), kuinka hyvin kukin re-ferenssisana r muistuttaa lausuttua sanaa toistokerralla i. Tällöin tästä luvusta voidaan laskea todennäköisyys jonkin 25 funktion f(), esim. epälineaarisen funktion, avulla seuraavasti : D(r) = f(D(r,l),D(r,2),...,D(r,N)) 30 Toinen vaihtoehto on estimoida referenssisanan todennäköisyys dynaamisen aikasovitusalgoritmin antamasta tuloksesta jollakin estimaatilla g(), jolloin puheentunnistimen laskema tulos saadaan muunnettua todennäköisyydeksi ja referenssisanan r i:nnen toistokerran todennäköisyys on tällöin 35 P(r,i) = g(D(r,i)), jolloin lukua P(r,i) voidaan käyttää menetelmän mukaisesti uuden todennäköisyyden laskemisessa kuten edellä on esitetty.
10 97919
Keksinnön mukaisen menetelmän toteuttamisesta puheentunnistus järjestelmässä on esitetty eräs vaihtoehto kuvassa 2. Menetelmällä voidaan parantaa puheentunnistusjärjestelmän tunnistustarkkuutta, jossa puheentunnistin 8 tuottaa tunnis-5 tustuloksia eli tunnistustodennäköisyyksiä, jotka syötetään tunnistustulosten käsittely-yksikköön 9. Kukin tunnistustu-los sisältää listan tunnistettavista sanoista, joille kullekin on laskettu todennäköisyys (tai muu hyvyysluku), joka kuvaa, kuinka hyvin käyttäjän lausuma sana muistuttaa kuta-10 kin referenssisanaa. Referenssisanat on voitu tallettaa etukäteen puheentunnistimen 8 sisäiseen referenssisanamuistiin tai se voi oppia käyttäjän lausumia sanoja. Sillä ei kuitenkaan ole merkitystä keksinnön kannalta, miten ja milloin referenssisanat on talletettu referenssisanamuistiin eikä pu-15 heentunnistimessa 8 ole välttämätöntä olla referenssisana- muistia. Jos sanaa ei voida tunnistaa riittävällä varmuudel-la, pyytää käyttäjäliityntä 11 käyttäjää toistamaan sanan. Tällöin käyttäjäliityntä 11 antaa tunnistustulosten käsitte-lylohkolle 9 tiedon siitä, onko odotettavissa, että käyttäjä 20 toistaa sanan. Kun käyttäjäliityntä 11 antaa käsittelyloh-kolle 9 tiedon, että sanan toisto on odotettavissa, haetaan muistista 10 edellisen tunnistusyrityksen yhteydessä talletetut tiedot ja lasketaan referenssisanoille uudet todennäköisyydet keksinnön mukaisesti jollakin tunnetulla edelliset 25 arvot huomioon ottavalla tavalla. Jos uusien todennäköisyyksien perusteellakaan ei voida tehdä riittävän luotettavaa tunnistusta, talletetaan nämä lasketut uudet suuremmat todennäköisyydet kuitenkin muistiin 10. Sen jälkeen kun tehdään onnistunut tunnistus, muisti 10 tyhjennetään. Muisti 30 tyhjennetään myös, jos käyttäjäliitynnästä 11 tulee käsittely lohkolle 9 tieto, ettei seuraava sana ole sama kuin edellinen. Käytännössä järjestelmä voi olla sellainen, että tunnistustulosten käsittelylohko 9, muisti 10 ja käyttäjä-liityntälohko 11 ovat osana samaa prosessoria eli toteutet-35 tuja prosessorin avulla. Prosessori voi olla puheentunnis-tusjärjestelmää varten järjestetty tai se voi olla radiopuhelimen keskusprosessori. Tavallisesti myös puheentunnistin 8 käsittää signaaliprosessorin.
11 97919
Esillä olevan keksinnön avulla voidaan parantaa puheentun-nistustarkkuutta, vaikka itse puheentunnistimen perussuori-tuskykyä ei paranneta lainkaan. Tunnistustarkkuuden parantuessa nopeutuu tunnistuspäätöksen teko ja täten voidaan 5 toteuttaa käyttäjäystävällisempi kädet vapaana -puhelin.
Esillä oleva keksintö ei rajoitu kuvan 1 esittämän esimerkin kaavioon, vaan eri toiminnot on mahdollista suorittaa myös muussa järjestyksessä. Olennaista on, että referenssisanalle lasketaan uusi arvo puheentunnistimen laskeman arvon ja 10 muistissa olevan aikaisemmin referenssisanalle lasketun arvon perusteella.

Claims (13)

1. Taligenkänningsförfarande för en med tai kontrollerbar telefon, i vilket det vid kontroll av en telefon med tai 20 under normalfunktion räknas (2) med en taligenkänningsanord-ning (8) ett värde för ett referensord pä basen av det ord som en användare uttalat och pä basen av det ifrägavarande värdet görs ett igenkänningsbeslut (6a, 6b), käxmetecknat av att 25. det utrönes (3) om det är fräga om repetition av det före- gäende ordet och ifall det är, - räknas (5) ett nytt värde för referensordet pä basen av det av taligenkänningsanordningen uträknade värdet och ett i minnet befinnande för referensordet tidigare uträknat värde, 3. och - ett igenkänningsbeslut (6a, 6b) görs pä basen av det nya värdet.
1. Puheentunnistusmenetelmä puheella ohjattavaa puhelinta varten, jossa ohjattaessa puhelinta puheella normaalitoiminnassa lasketaan (2) puheentunnistimella (8) referenssisanalle 5 arvo käyttäjän lausuman sanan perusteella ja tehdään tunnistuspäätös (6a, 6b) kyseisen arvon perusteella, tunnettu siitä, että - selvitetään (3), onko kyseessä edellisen sanan toisto, ja jos on, 10. lasketaan (5) referenssisanalle uusi arvo puheentunnistimen laskeman arvon ja muistissa olevan aikaisemmin referenssisanalle lasketun arvon perusteella, ja - tehdään tunnistuspäätös (6a, 6b) uuden arvon perusteella.
2. Förfarande enligt patentkrav 1, kännetecknat av att ett 35 nytt värde räknas (5) för referensordet pä basen av det av taligenkänningsanordningen uträknade värdet och ett i 15 97919 minnet befinnande för referensordet uträknat värde som ut-räknats i samband med användarens senaste uttal av samma ord.
2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu sii tä, että referenssisanalle lasketaan (5) uusi arvo puheentunnistimen laskeman arvon ja muistissa olevan referenssisanalle käyttäjän saman sanan edellisen lausahduksen yhteydessä lasketun arvon perusteella. 20
3. Förfarande enligt patentkrav l, kännetecknat av att 5 ifall det inte är fräga om repetition av det föregäende or-det tömrnes (4a) minnet (10) och ett igenkänningsbeslut (6a, 6b) görs pa basen av det av taligenkänningsanordningen (8) uträknade värdet. 10 4. Förfarande enligt patentkrav l, kännetecknat av att ett igenkänningsbeslut (6a, 6b) görs ytterligare före det utrö-nes (3) om det är fräga om repetition av det föregäende or-det. 15 5. Förfarande enligt nägot föregäende patentkrav, känne tecknat av att vid utförande av igenkänningsbeslutet (6a, 6b) kontrolleras det om det för referensordet uträknade värdet uppfyller förutbestämda villkor, och ifall det uppfyller sä tömrnes (4b) minnet (10) och man blir och vänta pä använ-20 darens följande uttal (2).
3. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että jos kyseessä ei ole edellisen sanan toisto, tyhjennetään (4a) muisti (10) ja tehdään tunnistuspäätös (6a, 6b) puheentunnistimen (8) laskeman arvon perusteella. 25
4. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että tunnistuspäätös (6a, 6b) tehdään lisäksi ennen kuin selvitetään (3), onko kyseessä edellisen sanan toisto.
5. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että tunnistuspäätöstä (6a, 6b) tehtäessä tarkistetaan, täyttääkö referenssisanalle laskettu arvo ennalta määrätyt vaatimukset, ja jos se täyttää ennalta määrätyt vaatimukset, tyhjennetään (4b) muisti (10) ja jäädään 35 odottamaan käyttäjän seuraavaa lausumaa (2).
6. Förfarande enligt patentkrav 5, kännetecknat av att ifall det för referensordet uträknade värdet inte uppfyller förutbestämda villkor lagras (7) det ifrägavarande värdet i 25 minnet, användaren bedes repetera ordet och man blir och vänta pä användarens följande uttal (2).
6. Patenttivaatimuksen 5 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että jos referenssisanalle laskettu arvo ei täytä ennalta 13 97919 määrättyjä vaatimuksia, talletetaan (7) kyseinen arvo muistiin, pyydetään käyttäjää toistamaan sana ja jäädään odottamaan käyttäjän seuraavaa lausahdusta (2).
7. Förfarande enligt patentkrav 4 och 5, kännetecknat av att ifall det för referensordet uträknade värdet inte upp- 30 fyller förutbestämda villkor - utrönes (3) det om det är fräga om repetition av det föregäende ordet och ifall det är, - räknas (5) ett nytt värde för referensordet pä basen av det av taligenkänningsanordningen uträknade värdet och det i 35 minnet befinnande för referensordet tidigare uträknade värdet och igenkänningsbeslutet (6a, 6b) görs pä basen av det nya värdet. 16 97919
7. Patenttivaatimuksen 4 ja 5 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että jos referenssisanalle laskettu arvo ei täytä ennalta määrättyjä vaatimuksia, - selvitetään (3), onko kyseessä edellisen sanan toisto, ja jos on, 10. lasketaan (5) referenssisanalle uusi arvo puheentunnistimen laskeman arvon ja muistissa olevan aikaisemmin referenssisanalle lasketun arvon perusteella ja tehdään tunnistuspäätös (6a, 6b) uuden arvon perusteella.
8. Förfarande enligt patentkrav 1, kännetecknat av att det för referensordet uträknade värdet är en sannolikhet.
8. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu sii tä, että referenssisanalle laskettu arvo on todennäköisyys.
9. Förfarande enligt patentkrav 5 och 8, kännetecknat av 5 att det förutbestämda villkoret är ett förutbestämt tai som sannolikmeten för det mest sannolika referensordet mäste överskrida.
9. Patenttivaatimuksen 5 ja 8 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että ennalta määrätty vaatimus on ennalta määrätty 20 luku, jonka todennäköisimmän referenssisanan todennäköisyyden on ylitettävä.
10. Förfarande enligt patentkrav 5 och 8, kännetecknat av 10 att det förutbestämda villkoret är ett förutbestämt tai som skillnaden mellan sannolikmeterna för det mest sannolika och det näst sannolika referensordet mäste överskrida.
10. Patenttivaatimuksen 5 ja 8 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että ennalta määrätty vaatimus on ennalta määrätty 25 luku, jonka todennäköisimmän referenssisanan ja toiseksi todennäköisimmän referenssisanan todennäköisyyksien erotuksen on ylitettävä.
11. Förfarande enligt patentkrav 8, kännetecknat av att den 15 nya sannolikheten för referensordet räknas (5) med en vill- korlig sannolikhetsräkning.
11. Patenttivaatimuksen 8 mukainen menetelmä, tunnettu sii-30 tä, että referenssisanan uusi todennäköisyys lasketaan (5) ehdollisella todennäköisyyslaskulla. . 12. Puheentunnistusjärjestelmä puheella ohjattavaa puhelinta varten, jossa puhelimen ohjaamiseksi puheella normaalitoimin-35 nassa on - puheentunnistin (8) arvon laskemiseksi referenssisanalle käyttäjän lausuman sanan perusteella, ja 14 97919 - välineet (9) tunnistuspäätöksen tekemiseksi, kun kyseinen arvo täyttää ennalta määrätyt vaatimukset, tunnettu siitä, että siinä on - välineet (11), jotka selvittävät ja antavat tiedon järjes-5 telmälle, onko kyseessä edellisen sanan toisto, - välineet (10) referenssisanalle lasketun arvon tallettamiseksi, ja - välineet (9) referenssisanan uuden arvon laskemiseksi puheentunnistimen (8) laskeman arvon ja muistivälineisiin (10) 10 talletetun aikaisemmin referenssisanalle lasketun arvon perusteella .
13. Patenttivaatimuksen 12 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että siinä on välineet (9) muistin (10) tyhjentämi-15 seksi.
12. Taligenkänningssystem för en med tai kontrollerbar te-lefon, i vilket det vid kontroll av en telefon med tai under 20 normalfunktion finns - en taligenkänningsanordning (8) för uträkning av ett värde för ett referensord pä basen av det ord som en användare uttalat, och - medel (9) för att göra ett igenkänningsbeslut da det if-25 rägavarande värdet uppfyller förutbestämda villkor, kännetecknat av att det omfattar - medel (11) för utröning och givande av information at sys-temet om det är fräga om repetition av det föregäende ordet, - medel (10) för lagring av ett för referensordet uträknat 30 värde, och - medel (9) för uträkning av ett nytt värde för referensordet pä basen av det av taligenkänningsanordningen (8) uträknade värdet och ett i minnesmedlen (10) lagrat för re-ferensordet tidigare uträknat värde. 35
12 97919
13. System enligt patentkrav 12, kännetecknat av att det omfattar medel (9) för tömning av minnet (10).
FI922606A 1992-06-05 1992-06-05 Puheentunnistusmenetelmä ja -järjestelmä puheella ohjattavaa puhelinta varten FI97919C (fi)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI922606A FI97919C (fi) 1992-06-05 1992-06-05 Puheentunnistusmenetelmä ja -järjestelmä puheella ohjattavaa puhelinta varten
DE69324629T DE69324629T2 (de) 1992-06-05 1993-06-04 Verfahren und Vorrichtung zur Spracherkennung
EP93304340A EP0573301B1 (en) 1992-06-05 1993-06-04 Speech recognition method and system
JP5135782A JPH06161489A (ja) 1992-06-05 1993-06-07 音声認識方法およびそのシステム
US08/417,727 US5640485A (en) 1992-06-05 1995-04-06 Speech recognition method and system

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI922606 1992-06-05
FI922606A FI97919C (fi) 1992-06-05 1992-06-05 Puheentunnistusmenetelmä ja -järjestelmä puheella ohjattavaa puhelinta varten

Publications (4)

Publication Number Publication Date
FI922606A0 FI922606A0 (fi) 1992-06-05
FI922606A FI922606A (fi) 1993-12-06
FI97919B FI97919B (fi) 1996-11-29
FI97919C true FI97919C (fi) 1997-03-10

Family

ID=8535429

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FI922606A FI97919C (fi) 1992-06-05 1992-06-05 Puheentunnistusmenetelmä ja -järjestelmä puheella ohjattavaa puhelinta varten

Country Status (5)

Country Link
US (1) US5640485A (fi)
EP (1) EP0573301B1 (fi)
JP (1) JPH06161489A (fi)
DE (1) DE69324629T2 (fi)
FI (1) FI97919C (fi)

Families Citing this family (59)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4857215A (en) * 1986-03-25 1989-08-15 Wong John L Semi-fluid lubricant for extreme climates
FI97919C (fi) * 1992-06-05 1997-03-10 Nokia Mobile Phones Ltd Puheentunnistusmenetelmä ja -järjestelmä puheella ohjattavaa puhelinta varten
TW323364B (fi) * 1993-11-24 1997-12-21 At & T Corp
US5960395A (en) 1996-02-09 1999-09-28 Canon Kabushiki Kaisha Pattern matching method, apparatus and computer readable memory medium for speech recognition using dynamic programming
US6397180B1 (en) * 1996-05-22 2002-05-28 Qwest Communications International Inc. Method and system for performing speech recognition based on best-word scoring of repeated speech attempts
FI101333B1 (fi) * 1996-09-02 1998-05-29 Nokia Mobile Phones Ltd Puhekomennoilla ohjattava telepäätelaite
EP0925579B1 (de) * 1996-09-10 2001-11-28 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur anpassung eines hidden-markov-lautmodelles in einem spracherkennungssystem
US5884258A (en) * 1996-10-31 1999-03-16 Microsoft Corporation Method and system for editing phrases during continuous speech recognition
US5899976A (en) * 1996-10-31 1999-05-04 Microsoft Corporation Method and system for buffering recognized words during speech recognition
US5950160A (en) 1996-10-31 1999-09-07 Microsoft Corporation Method and system for displaying a variable number of alternative words during speech recognition
US5829000A (en) * 1996-10-31 1998-10-27 Microsoft Corporation Method and system for correcting misrecognized spoken words or phrases
US6148100A (en) * 1996-12-20 2000-11-14 Bechtel Bwxt Idaho, Llc 3-dimensional telepresence system for a robotic environment
FI114247B (fi) 1997-04-11 2004-09-15 Nokia Corp Menetelmä ja laite puheen tunnistamiseksi
FI111673B (fi) 1997-05-06 2003-08-29 Nokia Corp Menetelmä puhelinnumeron valitsemiseksi puhekomennoilla ja puhekomennoilla ohjattava telepäätelaite
FI972723A0 (fi) 1997-06-24 1997-06-24 Nokia Mobile Phones Ltd Mobila kommunikationsanordningar
FI973093A (fi) * 1997-07-23 1999-01-24 Nokia Mobile Phones Ltd Menetelmä telepalvelun ohjaamiseksi ja päätelaite
FR2769118B1 (fr) * 1997-09-29 1999-12-03 Matra Communication Procede de reconnaissance de parole
KR100277105B1 (ko) 1998-02-27 2001-01-15 윤종용 음성 인식 데이터 결정 장치 및 방법
GB9806401D0 (en) * 1998-03-25 1998-05-20 Domain Dynamics Ltd Improvements in voice operated mobile communications
DE19816933A1 (de) * 1998-04-16 1999-10-21 Nokia Mobile Phones Ltd Verfahren zum Steuern einer elektronischen Einrichtung, insbesondere einer Mobilstation eines Mobilfunknetzes
US6393304B1 (en) 1998-05-01 2002-05-21 Nokia Mobile Phones Limited Method for supporting numeric voice dialing
FI981127A (fi) 1998-05-20 1999-11-21 Nokia Mobile Phones Ltd Ääniohjausmenetelmä ja äänellä ohjattava laite
FI981154A (fi) 1998-05-25 1999-11-26 Nokia Mobile Phones Ltd Menetelmä ja laite puheen tunnistamiseksi
DE19825760A1 (de) 1998-06-09 1999-12-16 Nokia Mobile Phones Ltd Verfahren zum Zuweisen einer auswählbaren Möglichkeit zu einem Stellmittel
FI105641B (fi) 1998-08-10 2000-09-15 Nokia Mobile Phones Ltd Resurssien varaus pakettimuotoisessa tiedonsiirrossa
FI116991B (fi) 1999-01-18 2006-04-28 Nokia Corp Menetelmä puheen tunnistamisessa, puheentunnistuslaite ja puheella ohjattava langaton viestin
US6230135B1 (en) 1999-02-02 2001-05-08 Shannon A. Ramsay Tactile communication apparatus and method
US6393305B1 (en) 1999-06-07 2002-05-21 Nokia Mobile Phones Limited Secure wireless communication user identification by voice recognition
DE19930522A1 (de) * 1999-07-05 2001-02-01 Univ Ilmenau Tech Verfahren zur Erkennung von Lautsignalen
US6487531B1 (en) 1999-07-06 2002-11-26 Carol A. Tosaya Signal injection coupling into the human vocal tract for robust audible and inaudible voice recognition
WO2001017298A1 (en) 1999-09-02 2001-03-08 Automated Business Companies Communication and proximity authorization systems
DE10063901A1 (de) * 2000-12-21 2002-07-04 Deere & Co Bedienungsvorrichtung
US7295982B1 (en) 2001-11-19 2007-11-13 At&T Corp. System and method for automatic verification of the understandability of speech
US7657540B1 (en) 2003-02-04 2010-02-02 Seisint, Inc. Method and system for linking and delinking data records
US7865362B2 (en) * 2005-02-04 2011-01-04 Vocollect, Inc. Method and system for considering information about an expected response when performing speech recognition
US7827032B2 (en) * 2005-02-04 2010-11-02 Vocollect, Inc. Methods and systems for adapting a model for a speech recognition system
US7949533B2 (en) 2005-02-04 2011-05-24 Vococollect, Inc. Methods and systems for assessing and improving the performance of a speech recognition system
US7895039B2 (en) * 2005-02-04 2011-02-22 Vocollect, Inc. Methods and systems for optimizing model adaptation for a speech recognition system
US8200495B2 (en) 2005-02-04 2012-06-12 Vocollect, Inc. Methods and systems for considering information about an expected response when performing speech recognition
US7826945B2 (en) * 2005-07-01 2010-11-02 You Zhang Automobile speech-recognition interface
US8473295B2 (en) * 2005-08-05 2013-06-25 Microsoft Corporation Redictation of misrecognized words using a list of alternatives
US7590536B2 (en) * 2005-10-07 2009-09-15 Nuance Communications, Inc. Voice language model adjustment based on user affinity
CN101385073A (zh) * 2006-02-14 2009-03-11 知识风险基金21有限责任公司 具有不依赖于说话者的语音识别的通信设备
JP5270532B2 (ja) * 2006-04-03 2013-08-21 ヴォコレクト・インコーポレーテッド 音声認識システムに対するモデル適合を最適化するための方法およびシステム
US20070286399A1 (en) * 2006-06-07 2007-12-13 Venkatesan Ramamoorthy Phone Number Extraction System For Voice Mail Messages
US20070286398A1 (en) * 2006-06-07 2007-12-13 Venkatesan Ramamoorthy Voice Recognition Dialing For Alphabetic Phone Numbers
US20080037745A1 (en) * 2006-07-31 2008-02-14 Venkatesan Ramamoorthy Systems, Methods, And Media For Automated Conference Calling
US20090125299A1 (en) * 2007-11-09 2009-05-14 Jui-Chang Wang Speech recognition system
US8266168B2 (en) * 2008-04-24 2012-09-11 Lexisnexis Risk & Information Analytics Group Inc. Database systems and methods for linking records and entity representations with sufficiently high confidence
US8090733B2 (en) * 2008-07-02 2012-01-03 Lexisnexis Risk & Information Analytics Group, Inc. Statistical measure and calibration of search criteria where one or both of the search criteria and database is incomplete
US8965765B2 (en) * 2008-09-19 2015-02-24 Microsoft Corporation Structured models of repetition for speech recognition
US9002713B2 (en) 2009-06-09 2015-04-07 At&T Intellectual Property I, L.P. System and method for speech personalization by need
US9411859B2 (en) 2009-12-14 2016-08-09 Lexisnexis Risk Solutions Fl Inc External linking based on hierarchical level weightings
US9189505B2 (en) 2010-08-09 2015-11-17 Lexisnexis Risk Data Management, Inc. System of and method for entity representation splitting without the need for human interaction
US8914290B2 (en) 2011-05-20 2014-12-16 Vocollect, Inc. Systems and methods for dynamically improving user intelligibility of synthesized speech in a work environment
US9978395B2 (en) 2013-03-15 2018-05-22 Vocollect, Inc. Method and system for mitigating delay in receiving audio stream during production of sound from audio stream
KR101595090B1 (ko) * 2015-04-30 2016-02-17 주식회사 아마다스 음성 인식을 이용한 정보 검색 방법 및 장치
US10714121B2 (en) 2016-07-27 2020-07-14 Vocollect, Inc. Distinguishing user speech from background speech in speech-dense environments
US10135989B1 (en) 2016-10-27 2018-11-20 Intuit Inc. Personalized support routing based on paralinguistic information

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CH644246B (fr) * 1981-05-15 1900-01-01 Asulab Sa Dispositif d'introduction de mots a commande par la parole.
JPS6024597A (ja) * 1983-07-21 1985-02-07 日本電気株式会社 音声登録方式
US5003603A (en) * 1984-08-20 1991-03-26 Gus Searcy Voice recognition system
US4852171A (en) * 1984-11-09 1989-07-25 Alcatel Usa Corp. Apparatus and method for speech recognition
JPH0632012B2 (ja) * 1985-03-25 1994-04-27 株式会社東芝 音声認識装置
US4783803A (en) * 1985-11-12 1988-11-08 Dragon Systems, Inc. Speech recognition apparatus and method
JPS62232000A (ja) * 1986-03-25 1987-10-12 インタ−ナシヨナル・ビジネス・マシ−ンズ・コ−ポレ−シヨン 音声認識装置
US4837831A (en) * 1986-10-15 1989-06-06 Dragon Systems, Inc. Method for creating and using multiple-word sound models in speech recognition
JPS63225300A (ja) * 1987-03-16 1988-09-20 株式会社東芝 パタ−ン認識装置
DE3819178A1 (de) * 1987-06-04 1988-12-22 Ricoh Kk Spracherkennungsverfahren und -einrichtung
GB8809898D0 (en) * 1988-04-27 1988-06-02 British Telecomm Voice-operated service
US5212764A (en) * 1989-04-19 1993-05-18 Ricoh Company, Ltd. Noise eliminating apparatus and speech recognition apparatus using the same
US5165095A (en) * 1990-09-28 1992-11-17 Texas Instruments Incorporated Voice telephone dialing
FI97919C (fi) * 1992-06-05 1997-03-10 Nokia Mobile Phones Ltd Puheentunnistusmenetelmä ja -järjestelmä puheella ohjattavaa puhelinta varten

Also Published As

Publication number Publication date
US5640485A (en) 1997-06-17
DE69324629D1 (de) 1999-06-02
FI922606A (fi) 1993-12-06
EP0573301B1 (en) 1999-04-28
DE69324629T2 (de) 1999-09-30
FI97919B (fi) 1996-11-29
EP0573301A1 (en) 1993-12-08
FI922606A0 (fi) 1992-06-05
JPH06161489A (ja) 1994-06-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
FI97919C (fi) Puheentunnistusmenetelmä ja -järjestelmä puheella ohjattavaa puhelinta varten
US8880402B2 (en) Automatically adapting user guidance in automated speech recognition
US8639508B2 (en) User-specific confidence thresholds for speech recognition
US8688451B2 (en) Distinguishing out-of-vocabulary speech from in-vocabulary speech
US8296145B2 (en) Voice dialing using a rejection reference
US7725316B2 (en) Applying speech recognition adaptation in an automated speech recognition system of a telematics-equipped vehicle
US8423362B2 (en) In-vehicle circumstantial speech recognition
KR100984528B1 (ko) 분산형 음성 인식 시스템에서 음성 인식을 위한 시스템 및방법
EP1159732B1 (en) Endpointing of speech in a noisy signal
US8600760B2 (en) Correcting substitution errors during automatic speech recognition by accepting a second best when first best is confusable
US5452397A (en) Method and system for preventing entry of confusingly similar phases in a voice recognition system vocabulary list
CA2117932C (en) Soft decision speech recognition
US9245526B2 (en) Dynamic clustering of nametags in an automated speech recognition system
US20110288867A1 (en) Nametag confusability determination
EP0757342B1 (en) User selectable multiple threshold criteria for voice recognition
US20070005206A1 (en) Automobile interface
US20030012347A1 (en) Method for the training or adaptation of a speech recognition device
US8762151B2 (en) Speech recognition for premature enunciation
US20150056951A1 (en) Vehicle telematics unit and method of operating the same
EP1525577B1 (en) Method for automatic speech recognition
US9473094B2 (en) Automatically controlling the loudness of voice prompts
EP1377000B1 (en) Method used in a speech-enabled automatic directory system
JPH086590A (ja) 音声対話のための音声認識方法及び装置
JPH11109987A (ja) 音声認識装置
Jeanrenaud et al. A multimodal, multilingual telephone application: the wildfire electronic assistant

Legal Events

Date Code Title Description
FG Patent granted

Owner name: NOKIA MATKAPUHELIMET OY

BB Publication of examined application
MA Patent expired