KR20100015696A

KR20100015696A - 아시아어 문자를 발생하는 인식 아키텍처

Info

Publication number: KR20100015696A
Application number: KR1020097021801A
Authority: KR
Inventors: 시운-주 구오; 케빈 이. 페이게; 이판 공; 타로 미와; 아룬 치트라푸
Original assignee: 마이크로소프트 코포레이션
Priority date: 2007-04-26
Filing date: 2008-04-08
Publication date: 2010-02-12
Also published as: EP2153352A4; RU2009139274A; CN101669116B; JP2010525415A; WO2008134208A1; JP2014067062A; RU2477518C2; BRPI0810626A2; JP5622566B2; EP2153352A1; JP5819924B2; CN101669116A; US8457946B2; US20080270118A1; EP2153352B1; KR101532447B1

Abstract

아시아 언어 음성 인식 시스템에서 잘못된 인식 결과를 정정하는 아키텍처. 음성 입력을 수신한 것에 응답하여, 인식 결과의 잘못된 스펠링을 정정하거나 새로운 단어를 발생하는 스펠링 모드(spelling mode)가 기동될 수 있다. 음성 및/또는 수작업 선택 및 입력을 사용하여 정정이 달성될 수 있다. 이 아키텍처는 종래의 시스템에서와 같이 여러번보다는 한번에 정정하는 것을 용이하게 해준다. 스펠링 모드를 사용하여 정정된 단어는 하나의 단위로서 정정되고 단어로 취급된다. 스펠링 모드는 적어도 아시아 대륙의 언어들(중국어 간체, 중국어 번체, 및/또는 일본어 등의 기타 아시아 언어 등)에 적용된다.

음성 인식, 스펠링 모드, 엔진 사전, 음향 모델, 언어 모델

Description

아시아어 문자를 발생하는 인식 아키텍처{RECOGNITION ARCHITECTURE FOR GENERATING ASIAN CHARACTERS}

영어의 음성 인식(speech recognition, SR) 엔진은 스펠링 마법사를 필요로 하는데, 그 주된 이유는 모든 또는 거의 모든 고유 명사, 특히 이름을 엔진 사전(engine lexicon)에 포함시킬 수 없기 때문이다. 반면에, 중국어 문자 집합은 닫혀(closed) 있는 것으로 간주될 수 있는데, 그 이유는 모든 문자가 사전에 포함되어 있기 때문이다. 사전에 없는(out-of-vocabulary) 문자를 생각하거나 그에 관해 걱정할 필요가 없다. 그렇지만, 중국어 SR 엔진에서의 주된 문제점은 많은 서로 다른 문자에 걸친 동음이의어 공유(homophone sharing)이다. 약 47,000개의 유효한 중국어 문자가 있지만, 중국어에는 단지 약 1,600개의 서로 다른, 고정된 음절(fixed syllable)이 있을 뿐이다. 이것은 음절이 서로 다른 문자들에 걸쳐 고르게 분포되어 있는 경우, 각각의 음절이 약 23-31개의 서로 다른 문자(이들 문자 중 다수가 서로 다른 것을 의미할 수 있음)에 대응할 수 있다는 것을 의미한다.

고정된 음절은 유효한 중국어 문자와 연관된 음절의 집합이다. 예를 들어, 음절 "chu"는

(병음으로 /ch uh/)와 같은 문자들에 대응하지만, "chiu"는 어느 유효한 문자에도 대응하지 않는다. 제한된 수의 고정된 음절로 인해, 상당한 수의 문자가 동일한 발음을 공유한다. 이하는 54개 문자가 /l ih/와 동일한 발음을 공유하는 것의 일례이며, /l ih/에 대한 목록이 여전히 다 포함하고 있는 것은 아니다.

그 결과, 엔진이 단어를 정확하게 인식하지 못할 때, 사용자는 대안의 목록으로부터 그 단어를 정정하려고 시도하거나, 인식을 위해 원하는 단어를 반복하여 발성하려고 시도할 수 있지만, 이하의 문제점들로 인해 성공하지 못한다.

첫째, 음성 오디오가 음향 모델(acoustic model, AM)에 의해 정확하게 처리되지 않거나, AM이 원하는 단어에 대해 다른 단어들보다 더 낮은 관련성 점수(relevance score)를 갖는 반면 다른 단어들이 더 높은 언어 모델(language model, LM) 점수를 갖는 경우, 사용자가 그 단어를 몇번 발성하는지에 상관없이, 출력이 대안의 목록으로부터의 정확한 단어가 아닐 수 있다.

둘째, 음성 오디오가 AM에 의해 정확하게 처리되는 것으로 가정하지만, 원하는 문자가 대체 항목의 수를 초과하는 목록 엔트리에 있어 사용자에게 제시되지 않는 경우, 사용자가 타이핑을 하지 않고서는 단어를 획득할 수 없게 된다. 이러한 일은 중국어에서 일어날 수 있으며, 문자가 숫자 또는 번호의 동음이의어이기도 할 때(이 경우 SR 엔진은 숫자들에 대해 서로 다른 형식의 ITN(Inversed-Text Normalization, "십이"를 "12"로 정규화하는 것 등) 결과를 디스플레이함) 특히 그렇다.

셋째, 중국어 SR 엔진의 경우 고려해야 할 사전에 없는 문자가 없을지라도, 사용자에 의해 다른 문자들의 조합을 통해 새로운 단어가 생성될 수 있다. 새로운 단어 이외에, 단어 경계를 표시하는 단어들 간의 공백이 없다. 단어 경계를 결정하기 위해, 아시아 언어들(최소한 중국어 간체(CHS), 중국어 번체(CHT), 및 일본어(JPN)에 관계되어 있음)은 엔진 또는 IME(input method editor) 프로세스에서 단어 분리(word-breaking)를 필요로 한다. 결과적으로, 사용자가 사람 이름 등의 고유 명사(모르는 단어일 가능성이 아주 많음)를 중국어 SR 엔진에 불러줄 때, 그 이름이 아주 흔하여 훈련 데이터에 있지 않는 한, SR이 그 이름을 정확하게 처리할 가능성은 아주 낮다. AM 및 LM이 완벽하게 동작하고 있더라도, 사용자가 앞서 말한 동음이의어 문제로 인해

의 원하는 출력과 다른,

(두번째 문자에 초점이 맞추어져 있으며, 여기서 첫번째 문자는 성이고 두번째 문자는 이름임)와 같은 문자를 갖는 출력 이름을 여전히 수신할 수 있다(즉,

과

이 동음이의어이지만 서로 다른 사람의 이름으로 사용됨). 이것은 또한 중국어 대화 중에도 사람의 인식에 적용되며, 이 경우 첫번째 사람이 두번째 사람에게 자신의 이름을 말하고, 두번째 사람이 이름에 정확하게 어느 문자가 사용되는지를 첫번째 사람에게 물어볼 필요가 있게 된다.

마지막으로, 사용자가 SR 프로세스 동안에 단어 내의 문자를 정정하려고 시도할 때, 정확한 문자가 궁극적으로 대안의 목록에 나오는지를 판정하기 위해 문자(들)를 선택하고 및/또는 문자(들)를 반복하여 발성함으로써 정확한 출력을 획득하는 것이 가능할 수 있다. 종종, 문자가 많은 동음이의어를 갖지 않을 때, 대체 할 정확한 단어를 획득할 수 있다. 그렇지만, 이러한 종류의 정정은 개개의 문자에 기초하여 행해진다. 이 정정이 SR에서 포착되지 않는데, 그 이유는 SR이 하나의 문자가 아니라 단어로 학습을 하기 때문이다. 결과적으로, 사용자가 문서에서 여러번 이 문자를 원하는 경우, 사용자는 그 문자를 말할 때마다 정정 프로세스를 반복할 필요가 있게 된다. 따라서, 종래의 인식 프로세스는 불편하고 비효율적이다.

이하에서는 본 명세서에 기술되는 몇몇 새로운 실시예에 대한 기본적인 이해를 제공하기 위해 간략화된 요약을 제공한다. 이 요약은 전반적인 개요가 아니며, 본 발명의 주요/필수 구성요소를 확인하거나 본 발명의 범위를 획정하기 위한 것이 아니다. 이 요약의 유일한 목적은 나중에 제공되는 보다 상세한 설명에 대한 서문으로서 몇몇 개념들을 간략화된 형태로 제공하는 데 있다.

개시된 아키텍처는 아시아어 음성 인식 알고리즘에 대한 스펠링 모드를 제공한다. 이것은 새로운 단어의 경계를 결정하는 것 및 새로운 단어를 사전에 추가하는 것을 용이하게 해준다. 결과적으로, 스펠링 모드에 기초하여, 단어 정정이 여러번 행해지는 종래의 시스템과는 달리, 단어 정정이 한번만 행해진다.

구체적으로는, 중국어 문자와 관련하여, 스펠링 모드는, 음성 인식 엔진이 받아쓰기(dictation)에서 잘못된 문자를 반환할 때, 중국어 문자를 입력하는 것을 용이하게 해준다. 스펠링 모드를 사용하여 정정된 단어는 하나의 단위로서 정정되고 단어로 취급된다. 이는, 예를 들어, 단어 경계가 쉽게 인식가능한 영어 단어와 달리, 아시아어에서는 경계가 분명하지 않기 때문이다. 따라서, (이 예에서) 스펠링 모드를 거침으로써 중국어 문자를 입력하는 것은 차후의 인식 처리에서 단어를 잘못 인식하는 것을 감소시키거나 없애준다.

개시된 스펠링 모드는 중국어 간체, 중국어 번체, 및/또는 일본어 등의 기타 아시아어(이들 언어에서 문자들은 대응하는 고정된 소리를 가짐)에 적용된다.

상기한 목적 및 관련 목적을 달성하기 위해, 어떤 예시적인 측면들이 이하의 설명 및 첨부 도면과 관련하여 본 명세서에 기술되어 있다. 그렇지만, 이들 측면은 본 명세서에 개시된 원리들이 이용될 수 있는 다양한 방식들 중 단지 몇개만을 나타낸 것이며, 모든 이러한 측면 및 그의 등가물을 포함하는 것으로 보아야 한다. 다른 이점들 및 새로운 특징들이, 도면과 관련하여 살펴볼 때, 이하의 상세한 설명으로부터 명백하게 될 것이다.

도 1은 컴퓨터-구현 변환 시스템을 나타낸 도면.

도 2는 스펠링/정정 프로세스 동안에 학습된 새로운 단어에 기초하여 사전 공유(lexicon sharing)를 용이하게 해주는 시스템을 나타낸 도면.

도 3은 하나 이상의 기능을 자동화하는 것을 용이하게 해주는 추론 컴포넌트(inference component)를 이용하는 시스템을 나타낸 도면.

도 4는 본 명세서에 개시된 스펠링/정정 아키텍처에서 이용될 수 있는 하나 이상의 방법을 나타낸 도면.

도 5는 문자 지정(character specification) 방법으로서 단어 발음(word pronunciation)을 이용하는 시스템을 나타낸 도면.

도 6은 사용자가 출력으로서 아시아어 문자/단어를 원할 때 제공되는 스펠링 대화 패널의 스크린샷을 나타낸 도면.

도 7은 사용자가 출력으로서 영어 단어를 원할 때 제공되는 스펠링 대화 패널의 스크린샷을 나타낸 도면.

도 8은 동음이의어 명령 처리를 위해 제공되는 스펠링 대화 패널의 스크린샷을 나타낸 도면.

도 9는 동음이의어 정정을 위해 음성 작동 명령(voice activated command)에 응답하여 제공되는 스펠링 모드 대화 패널의 스크린샷을 나타낸 도면.

도 10은 음성에 의한 인덱스 선택(voiced index selection)에 응답하여 잘못 인식된 단어가 정정되고 리스트 박스가 소거된 패널을 나타낸 도면.

도 11은 음성 발음을 위해 제공되는 스펠링 대화 패널의 스크린샷을 나타낸 도면.

도 12는 음성 발음의 정정을 위해 제공되는 스펠링 대화 패널의 스크린샷을 나타낸 도면.

도 13은 음성 발음의 정정에 기초하여, 수정된 동음이의어 리스트 박스가 제공되는 스펠링 대화 상자의 스크린샷을 나타낸 도면.

도 14는 잘못 인식된 단어가 정정되고, 필요한 경우 사용자가 그 다음 문자에 대한 정정을 계속할 수 있도록, 음성 발음의 처리를 위해 커서가 그 다음 문자로 이동할 때 제공되는 스펠링 대화 패널의 스크린샷을 나타낸 도면.

도 15는 두번째 방법에 따른, 문자 가중을 위해 긍정적, 중립적 및 부정적 의미를 이용하는 시스템을 나타낸 도면.

도 16은 세번째 방법에 따른, 원하는 문자의 하위성분들의 음성 입력에 의한 단어 분해를 이용하는 시스템을 나타낸 도면.

도 17은 간지를 얻기 위해 히라가나의 음성/타이핑 입력에 의한 일본어 인식 및 처리를 위해 제공되는 스펠링 대화 패널의 스크린샷을 나타낸 도면.

도 18은 로마지를 얻는 것과 관계된 일본어 인식 및 처리를 위해 제공되는 스펠링 대화 패널의 스크린샷을 나타낸 도면.

도 19는 개시된 아키텍처에 따른 음성 인식 방법을 나타낸 도면.

도 20은 스펠링 마법사를 사용하여 인식 결과를 정정하는 방법을 나타낸 도면.

도 21은 음성 발음(phonetic pronunciation)을 문자로 변환하는 방법을 나타낸 도면.

도 22는 정정 처리를 위해 아시아어 및 영어에서 분리 명령(split command)을 사용하는 방법을 나타낸 도면.

도 23은 아시아어 스펠링 마법사에서 동음이의어 명령(homophone command)을 사용하는 방법을 나타낸 도면.

도 24는 단어 의미에 가중치 값을 적용하는 방법을 나타낸 도면.

도 25는 업데이트된 사전을 공유하는 방법을 나타낸 도면.

도 26은 스펠링 정정을 위해 문자 분해(character decomposition)를 사용하 는 방법을 나타낸 도면.

도 27a 및 도 27b는 다수의 스펠링 정정 방법에 기초한 정정 처리 방법을 나타낸 도면.

도 28은 개시된 아키텍처에 따른 정정 처리를 실행하는 동작을 하는 컴퓨팅 시스템의 블록도.

도 29는 개시된 아키텍처에 따른 정정 처리를 위한 예시적인 컴퓨팅 환경의 개략 블록도.

아시아어 음성 인식 및 새로운 단어/문자의 획득 또는 잘못 인식된 문자의 정정을 위한 알고리즘, 데이터, 및 스펠링 모드를 포함하는 사용자 인터페이스(UI)를 제공하는 아키텍처(적어도 UI를 제공함)가 본 명세서에 개시되어 있다.

이제부터 도면을 참조하며, 도면 전체에 걸쳐 유사한 참조 번호가 유사한 구성요소를 참조하는 데 사용된다. 이하의 설명에서, 설명의 목적상, 본 발명에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 수많은 구체적인 상세가 기술된다. 그렇지만, 새로운 실시예들이 이들 구체적인 상세를 사용하지 않고도 실시될 수 있다는 것이 명백할 수 있다. 다른 경우에, 본 발명의 설명을 용이하게 해주기 위해 공지의 구조 및 장치가 블록도 형태로 도시되어 있다.

먼저 도면들을 참조하면, 도 1은 컴퓨터-구현 변환 시스템(100)을 나타낸 것이다. 본 시스템(100)은 아시아어 음성 입력을 수신하고 이 입력에 대해 인식 처리를 수행하는 음성 인식 컴포넌트(102)를 포함하고 있다. 어떤 경우에, 인식 처 리는 잘못된 아시아어 문자 및/또는 단어를 출력한다. 그에 따라, 본 시스템(100)은 음성 인식 컴포넌트에 의한 잘못된 아시아어 문자/단어 및/또는 새로운 아시아어 문자/단어의 출력에 기초하여 정확한 문자 및/또는 단어를 발생하는 정정 컴포넌트(104)를 더 포함하고 있다.

적어도 사용자 상호작용을 위한 UI, 영어 및 아시아어 단어를 검색하고 또 UI 패널을 기동시켜 그와 상호작용하기 위해 서로 다른 명령을 제공하여 실행시키기 위한 분리 스펠링 패널 UI, 그리고 새로운 단어를 포착하고 단어 경계를 결정하기 위한 사용자 스펠링 모드와 관련하여 본 시스템(100)에 대해 더 상세히 기술할 것이다. 본 시스템(100)은 또한 사용자가 발음, 원하는 문자를 포함하는 단어, 원하는 문자의 하위성분, 및 동음이의어 목록을 통한 선택을 사용하여, 음성 입력에 의해 문자를 획득하는 데 도움을 주며, 그 다음에 변환된 후보들로부터 원하는 문자를 선택한다. 음운 체계(phonetic system)에서 또 혼동 행렬 테이블(confusion matrix table)에서 음소(phoneme)의 음성 거리(phonetic distance) 정보를 저장하는 데이터를 포함하는 데이터 저장소가 제공된다. 이 정보는 사용자가 잘못 인식된 발음을 신속하고 용이하게 정정하는 데 도움이 되며, 그에 따라 본 시스템이 동일한 실수를 할 가능성을 감소시킨다.

각각의 문자의 사용 빈도 또한 문자가 존재할 수 있는 가능한 카테고리(사람 이름, 회사 이름, 기타 등등)를 포함하는 데이터를 포함하고 있는 데이터 저장소가 제공된다. 따라서, 주요 단어가 검출될 때, 대응하는 카테고리가 트리거되고 그 카테고리에 사용되는 문자가 목록에서 더 위로 올라간다. 단어 내의 주요 문자를 읽고 원하는 문자가 나머지 정정을 위해 목록의 상단에 나타나도록 문자 목록을 재조정하는 것도 본 명세서에 개시된 방법의 일부이다.

본 시스템(100)은 원하는 문자를 포함하는 단어를 사용하여 음성 입력에 의해 문자를 얻는 것과 또한 문자의 하위성분을 검사하여 문자를 얻는 것을 용이하게 해준다. 본 시스템(100)의 UI는 정확한 단어를 얻기 위해 또 발음을 재입력하는 것을 피하기 위해 동음이의어 명령을 처리한다. 사용자들은 또한 새로운 단어들의 사전을 공유하기도 하고 평가 및 다른 사전의 업데이트를 위해 새로운 단어들을 다시 보낼 수 있다. 게다가, 다른 아시아어 음성 입력(예를 들어, 일본어)은 많은(예를 들어, 4개의) 서로 다른 표기법(writing system) 간에 전환을 할 수 있다.

도 2는 정정 프로세스 동안에 학습된 새로운 단어들에 기초하여 사전 공유를 용이하게 해주는 시스템(200)을 나타낸 것이다. 본 시스템(200)은 도 1의 음성 인식 컴포넌트(102) 및 스펠링/정정 컴포넌트(104)를 포함하고 있다. 그렇지만, 내부 사전(202)을 업데이트하기 위해 정정 컴포넌트(104)의 출력이 인식 컴포넌트(102)로 피드백한다. 그렇지만, 유의할 점은, 사전(202)이 인식 컴포넌트(102)의 외부에 있을 수 있다는 것이다.

본 시스템(200)은 또한, 종래의 인식 시스템에서와 같이, 언어 모델(language model, LM)(204) 및 음향 모델(acoustic model, AM)(206)도 포함하고 있을 수 있다. LM(204)(또는 문법 파일)은 단어열(word sequence)의 확률의 집합을 포함하고 있다. AM(206)은 음성 데이터 및 음성 데이터의 전사(transcription)에 기초하여 단어의 음향 거동(acoustic behavior)을 음소의 형태로 나타낸다. AM(206)은 음성 오디오 신호로부터 발생된 특징 벡터(feature vector)에 기초하여 언어의 소리 단위(sound unit)를 모델링한다. 인식 컴포넌트(102)는 LM(204) 및 AM(206)으로부터 수신된 입력을 처리하여 최상의 출력을 제공한다. 그렇지만, 나타난 바와 같이, 아시아어 인식 처리 등의 복잡한 응용에서, 정확한 결과를 제공하고 이어서 잘못된 결과를 해결하는 것은 어려운 일일 수 있다. 따라서, 정정된 결과에 도달할 때, 사전(202)을 업데이트(또는 개선)시키는 것이 유익하다. 이들 업데이트는 이러한 복잡한 응용에서 중요할 수 있다. 그에 따라, 적절한 보안 검사가 있는 경우, 공유 컴포넌트(208)는 사전(202) 등의 정보를 다른 사용자 또는 시스템 및/또는 새로운 사전 코퍼스(lexicon corpus)를 배포하는 사전 벤더(lexicon vendor)와 공유하는 것을 용이하게 해준다. 이것에 대해서는 본 명세서에서 더 상세히 기술될 것이다.

도 3은 하나 이상의 기능을 자동화하는 것을 용이하게 해주는 추론 컴포넌트(302)를 이용하는 시스템(300)을 나타낸 것이다. 예를 들어, 사용자(예를 들어, 사용자 프로파일) 뿐만 아니라 컴포넌트(302)가 학습하여 추리하는 발화 및 정정 활동에도 기초하여 추론이 행해질 수 있다. 사용자가 중국어보다 영어에 훨씬 더 능숙하다는 것과 시간이 지남에 따라 추론 컴포넌트(302)가 사용자가 통상적으로 어떤 중국어 문자와 연관된 음성 인식 오류를 갖는다고 학습하는 것을 생각해보자. 그에 따라, 컴포넌트(302)는, 사용자를 보다 효율적으로 지원하기 위해 스펠링 모드 인터페이스와 발음 인터페이스를 제공함으로써, 사용자가 동일한 오류를 범할 것을 예상하여 UI의 기능들을 자동화할 수 있다.

다른 예에서, 사용자가 제공된 임의의 다른 모드보다 스펠링 모드를 사용하는 것을 일반적으로 선호한다는 것이 학습될 수 있다. 따라서, 정정을 하는 방법의 선택에 직면했을 때, 컴포넌트(302)는 스펠링 모드 UI를 자동으로 제공할 수 있다. 이들은 사용자 상호작용 뿐만 아니라 어떤 입력 기준에 기초하여 반복하여 일어나는 경향이 있는 시스템 프로세스도 학습하여 추리하는 것에 기초하여 행해질 수 있는 많은 추론들 중 단지 몇개의 예에 불과하다.

추론 컴포넌트(302)는, 예를 들어, 학습 및 추리된 결과를 모니터링, 분석, 계산 및 이용하기 위해, 기계 학습 및 추리(machine learning and reasoning, MLR)를 이용할 수 있다. 본 아키텍처는 (예를 들어, 선택과 관련하여) 본 발명의 다양한 측면들을 수행하는 데 다양한 MLR-기반 방식들을 이용할 수 있다. 예를 들어, 어느 문자 또는 단어 내의 어느 문자를 선택하여 제시할지를 결정하는 프로세스가 자동 분류기 시스템 및 프로세스를 통해 용이하게 될 수 있다.

분류기(classifier)는 입력 속성 벡터 x = (xl, x2, x3, x4, xn)를 부류 레이블(class label) class(x)에 매핑하는 함수이다. 분류기는 또한 입력이 어떤 부류(class)에 속하는 신뢰도(confidence)를 출력한다, 즉 f(x) = confidence(class(x))이다. 이러한 분류는 사용자가 자동으로 수행되기를 원하는 동작을 예상 또는 추론하기 위해 확률적 및/또는 기타 통계적 분석(예를 들어, 한명 이상의 사람에 대한 기대값을 최대로 하기 위해 분석 유틸리티 및 비용을 고려함)을 이용할 수 있다.

본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어 "추론한다" 및 "추론"은 일반적으 로 이벤트 및/또는 데이터를 통해 포착된 일련의 관찰 결과로부터 시스템, 환경 및/또는 사용자의 상태를 추리 또는 추론하는 프로세스를 말한다. 예를 들어, 추론이 특정의 상황 또는 동작을 알아내는 데 이용될 수 있거나, 상태들에 대한 확률 분포를 발생할 수 있다. 추론은 확률적일 수 있다, 즉 데이터 및 이벤트를 고려하여 관심의 상태들에 대해 확률 분포를 계산하는 것일 수 있다. 추론은 또한 일련의 이벤트 및/또는 데이터로부터 상위 레벨 이벤트를 작성하는 데 이용되는 기법들을 말할 수도 있다. 이러한 추론의 결과, 이벤트들이 시간상으로 아주 근접하게 상관되어 있는지 여부 및 이벤트 및 데이터가 하나 또는 몇개의 이벤트 및 데이터 소스로부터 온 것인지에 상관없이, 일련의 관찰된 이벤트 및/또는 저장된 이벤트 데이터로부터 새로운 이벤트 또는 동작이 작성된다.

지원 벡터 기계(support vector machine, SVM)가 이용될 수 있는 분류기(classifier)의 일례이다. SVM은 가능한 입력의 공간에서 초곡면(hypersurface)을 찾는 동작을 하며, 이 초곡면은 최적의 방식으로 트리거링 입력 이벤트(triggering input event)를 비트리거링 이벤트(non-triggering event)로부터 분리시킨다. 직관적으로, 이렇게 함으로써 분류가 훈련 데이터와 똑같지는 않지만 그에 가까운 테스트 데이터에 적당하게 된다. 다른 유향(directed) 및 무향(undirected) 모델 분류 접근방법은, 예를 들어, 다양한 형태의 통계적 회귀(statistical regression), NB(naive Bayes), 베이지안 네트워크, 결정 트리, 신경망, 퍼지 논리 모델을 포함하며, 상이한 독립성 패턴을 나타내는 기타 통계적 분류 모델이 이용될 수 있다. 분류는, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 등 급(rank) 및/또는 우선순위(priority)를 할당하는 데 사용되는 방법도 포함한다.

본 명세서로부터 즉각 알 수 있는 바와 같이, 본 아키텍처는 (예를 들어, 일반 훈련 데이터를 통해) 명시적으로 훈련되는 것은 물론 (예를 들어, 사용자 거동을 관찰하는 것, 외부 정보를 수신하는 것을 통해) 암시적으로 훈련되는 분류기를 이용할 수 있다. 예를 들어, SVM은 분류기 생성자(classifier constructor) 및 특징 선택 모듈 내에서 학습 또는 훈련 단계를 통해 구성된다. 따라서, 분류기(들)는 미리 정해진 기준에 따라 다수의 기능을 자동으로 학습하여 수행하는 데 이용될 수 있다.

추론 컴포넌트(302)는, 예를 들어, 사용자 및 시스템 프로세스를 모니터링하고 데이터를 획득하기 위해, 인식 컴포넌트(102), 정정 컴포넌트(104), 사전(202), LM(204)(연결이 도시되지 않음), AM(206) 및 공유 컴포넌트(208)와 인터페이스할 수 있다. 시스템(300)에서 추론 컴포넌트(302)의 사용은 추론이 이용되고 연결될 수 있는 많은 서로 다른 방식들 중 단지 한 예에 불과하다. 환언하면, 이후의 도면들에서 시스템 컴포넌트들에 대한 보다 상세한 설명에서 추론 컴포넌트(302)가 이용될 수 있다.

도 4는 본 명세서에 개시된 정정 아키텍처에서 이용될 수 있는 하나 이상의 방법(400)을 나타낸 것이다. 예를 들어, 스펠링/정정 컴포넌트(104)는 단어 발음(word pronunciation) 방법(402), 단어 내 문자(character-in-word) 방법(404), 및 문자 분해(character decomposition) 방법(406)을 포함할 수 있다. 이들 방법(400)은 문자를 지정하는 방식을 적어도 3가지 제공한다. 문자가 지정될 수 있 는 방식은 지역 발음 기호(local phonetic symbol)를 사용하여 단어가 어떻게 발음되는지에 관한 정보를 제공하는 것[예를 들어, 발음 방법(402)]을 포함한다. 단어 내 문자 방법(404)은 문자가 존재하는 단어를 제공함으로써 문자가 어떻게 표기되는지에 관한 정보를 제공하는 것을 포함한다. 예를 들어, 사용자가

를 지정하려고 하는 경우, 사용자는

라고 말할 수 있다. 이것은 영어에서 "a, as in apple"의 사용과 유사하다.

문자가 어떻게 구성되어 있는지(분해될 수 있는지)에 관한 정보를 제공하는 것은 분해 방법(406)에 의해 제공된다. 환언하면, 사용자는 문자의 구성 부분을 발음할 수 있다. 예를 들어, 사용자가

를 지정하고자 하는 경우, 사용자는

라고 말할 수 있다. 3가지 방법(402, 404, 406) 모두에 대해 본 명세서에서 더 상세히 기술한다.

첫번째 방법인 발음 방법(402)은 스펠링 마법사를 사용하여 제공될 수 있는 반면, 방법(404, 406)은 마법사를 사용하지 않고서 직접 적용될 수 있다. 그렇지만, 사용자가 단어 정정을 위해 이 방법들 중 하나를 선택할 수 있도록, 방법들(402, 404, 406) 모두가 마법사를 사용하여 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 또한, 용어 "마법사"의 사용이 어떤 식으로든지 제한하는 것으로 해석되어서는 안된다는 것을 잘 알 것이다. 환언하면, 마법사에 의해 통상적으로 사용자에게 프로세스를 안내하는 것으로 간주될 수 있는 것보다는 전체 프로세스의 작은 부분 에 집중되어 있는 일련의 대화가 제공될 수 있다.

발음 방법(402)은 사용자가 중국어 문자 또는 단어를 타이핑해 넣으려고 시도할 때 사용된다. 몇몇 아시아 국가들에서는, 아시아어 문자들에 대해 발음을 사용하는 것이 통상적이다. 그렇지만, 중국어 번체 OS에서는 발음보다는 다른 입력 방법들이 사용될 수 있다. 발음에 의해 제공되는 편의성이 있는 경우, 많은 사용자들이 키보드를 사용하여 문자를 타이핑할 때 발음

을 사용할 것이다. 중국에 있는 사용자들이 중국어 간체 OS를 사용할 때 훨씬 더 그러하며, 이 경우 키보드를 사용하여 문자를 타이핑하는 데 지역 발음 체계인 병음(Pinyin)이 사용된다. 타이완 사용자들(중국어 번체를 사용함)은 이 발음을 사용하는 단어들의 목록, 예를 들어,

을 얻기 위해 첫번째 오디오 톤에 대해

및 스페이스바를 타이핑해 넣고 그 단어들 중 하나, 예를 들어, 두번째 단어

를 선택한다. 이와 달리, 중국에 있는 사용자들은 "xun"을 타이핑해 넣고

등의 단어들의 목록을 수신하며, 그 단어들 중 하나, 예를 들어, 두번째 단어

를 선택할 수 있다.

그렇지만, 타이핑하는 것은 시간이 걸리고 오류를 범하기 쉬울 수 있다. 이것이 타이완 사용자들에게는 특히 시간과 노력이 많이 드는데, 그 이유는 중국어 번체의 음운 체계가 대륙어(mainland Chinese language)에서 사용되는 26개 글자의 집합(병음)과 다르기 때문이다. 예를 들어, 발음 기호가

와 같고 첫번 째 기호

가 /b/ 소리로 간주될 수 있지만, 글자 b에 대한 키보드 키 대신에 1(숫자) 및 !(느낌표)에 대한 키에 의해 주어진다. 따라서, 사용자는 각각의 기호가 키보드 상의 어디에 있는지를 배울 필요가 있다. 반면에, 중국 본토에서 사용되는 병음은 26개 영어 글자로 이루어져 있고, 사용자가 키보드 상의 26개 영어 글자의 위치에 익숙하다면 또 하나의 키보드 세트를 배울 필요가 없다.

스펠링 마법사는 사용자가 타이핑보다는 음성으로 중국어 단어를 획득할 수 있게 해줌으로써 이러한 제한을 극복한다. 이것은 사용자가 키보드 상에서의 발음 기호 및/또는 26개 영어 글자의 위치에 익숙하지 않은 경우나, 발음 기호를 신속하게 선택하여 입력하기 위해 발음 기호와 빈번하게 상호작용하지 않는 경우에, 특히 유용하다.

두번째(즉, 단어 내 문자) 방법(404)은 단어 발음 방법(402)보다 더 복잡할 수 있는데, 그 이유는 문자를 포함하는 선택된 단어가 임의의 단어, 심지어 유명인의 이름일 수 있기 때문이다. 개시된 아키텍처는 중국어에서 사용되는 모든 문자를 포함하지만, 모든 단어를 포함하는 것은 아니며, 특히 아직 훈련 데이터의 일부가 아닌 아주 최근의 유명인의 이름을 포함하지 않을 수 있다.

사용자는 원하는 문자를 포함하는 단어를 선택할 수 있지만, 문자가 단어의 첫번째 문자가 아닐지도 모른다. 문자가 단어의 중간이나 끝에 나올 수 있다. 예를 들어, 사용자가 마지막(즉, 굵은체) 문자

를 얻기 위해

라고 말할 수 있다.

양호한 인식 정확도를 달성하기 위해, 사람들이 문자를 지정하기 위해 어떤 유형의 단어들을 사용하는지에 대한 감각이 좋은 것과 그 단어들에 더 높은 가중치를 할당하거나 그 단어들을 특별히 훈련시키는 것이 바람직하다. 데이터의 적절한 수집 및 정리는 SR 정확도를 높이는 데 도움이 된다. 그에 부가하여, SR의 AM이 좋을수록, 이 방법으로부터의 결과가 좋다. 이것들이 달성되면, 이 방법(404)을 이용하여 잘못 인식된 중국어 단어를 정정하는 것이 첫번째 방법(402)보다 더 쉬울 수 있는데, 그 이유는 정확한 문자를 얻기 위한 단계들의 수가 발음을 제공하는 것보다 더 적기 때문이다.

세번째 방법(406)은 보다 적은 정도로 소수의 쉽게 분해되는 단어들에 대해 사용될 수 있다. 환언하면, 쉽게 분해될 수 있고 사람들에 의해 널리 사용되는 단어의 수가 그다지 많지 않다. 따라서, 이 방법(406)을 지원하기 위해 분해가능한 단어들이 문법(또는 LM)에 열거되어 있을 수 있다.

도 5는 문자 지정 방법으로서 단어 발음을 이용하는 시스템(500)을 나타낸 것이다. 앞서 언급한 바와 같이, 스펠링 마법사가 발음 방법에 이용될 수 있다. 사용자가 발음을 제공하고 정확한 문자를 선택하는 것을 지원하여, 이 마법사는 문자와 발음 간을 매핑하는 하나 이상의 데이터 파일을 이용한다. 그에 부가하여, 사용자가 원하는 문자를 신속하게 얻을 수 있도록 최적화된 동음이의어 단어 목록이 제공된다.

이하에서는 음운 체계와 문자 간의 변환을 위한 데이터 파일에 대해 기술한다. 이 첫번째 예에서는, 예시적인 데이터 파일의 개요와 함께 CHS/CHT에서의 음 운 체계에 대해 기술한다.

이전에 기술한 바와 같이, CHS는 영어의 26개 글자를 역시 사용하되 선택적인 성조 정보(tonal information)와 함께 사용하는 병음(Pinyin)을 사용한다. 이와 달리, CHT는 그림문자 기호(pictographic symbol)이지만 정규 중국어는 아닌 주음(Zhuyin)을 사용한다. CHT의 주음은 영어의 IPA(international phonetic alphabet)와 비슷하다. 예를 들어, 문자

의 경우, CHS 및 CHT에 대한 음성 표시(phonetic representation)는 아래에 주어져 있다.

도 5의 인식 컴포넌트(102)는 복수의 아시아어 엔진(502)(아시아어₁ SR 엔진,..., 아시아어_N SR 엔진으로 표시됨. 단, N은 양의 정수임)을 나타내고 있다. 엔진들(502) 중 첫번째 엔진(504)은 단어 발음 방법(402)을 사용하며, 데이터를 제공하기 위해 3개의 데이터 파일(506)을 추가적으로 사용한다. 각각의 언어 엔진(502)은 발음을 문자로 변환하는 프로세스를 위해 3개의 데이터 파일(506)을 사용한다. 첫번째 데이터 파일(508)은 단어를 색인으로서 저장하고 발음, 성조, 사용 빈도 및/또는 가능한 카테고리를 포함하는 각각의 단어의 관련 정보를 값으로서 저장한다. 두번째 데이터 파일(510)은 발음을 색인으로서 저장하고 그 발음을 갖는 모든 단어를 값으로서, 사용 빈도에 기초한 순서로, 저장한다. 세번째 데이터 파일(512)은 사용자가 잘못 인식된 음소들을 효율적으로 정정하도록 음소들 간의 혼동 행렬 정보(confusion matrix information)를 저장하는 데 사용된다.

상기한 바와 같이, 첫번째 데이터 파일(508)은 문자들 및 문자 발음, 성조, 빈도 및/또는 가능한 카테고리의 정보를 저장한다. 예를 들어,

(이 문자는

('아주 좋은'을 의미함)에서는 3성으로 사용되고

('매우 좋아하는'을 의미함)에서는 4성으로 사용됨)와 같이, 상이한 단어에서 상이한 발음을 갖는 문자들의 경우, 가능한 발음들이 한 줄에 기록되고, 요소들이 세미콜론(;)으로 분리되어 있다.

최근의 정보에 따르면, 약 47,035개의 유효한 중국어 문자가 있으며, 이들 중 많은 수가 거의 사용되지 않고 역사 전반에 걸쳐 누적된 것이다. 단지 약 2,000개의 문자가 중국 내의 글을 아는 사람들에 의해 활발히 사용되고 있다. 그 결과, 2,000개의 활발히 사용되는 문자 집합에 속하는 문자들이 먼저 표시될 수 있 다. 활발히 사용되는 문자 집합 내의 문자들이 사용자에게 제시되는 목록의 상단에 또는 상단 근방에 표시되는지를 알아보기 위해, 활발히 사용되는 문자에는 "1"로 표시를 하고 다른 것들에는 "2"로 표시를 한다. 사람의 이름 등의 특정의 카테고리에 나오는 문자들에는 카테고리 코드(예를 들어, 사람의 이름에 대해 "n")가 부여될 수 있다.

본 시스템(500)은 또한 두번째 데이터 파일(510)에 저장되는, 문자 및/또는 단어의 사용 빈도를 추적하는 빈도 컴포넌트(514)도 포함할 수 있다. 이 두번째 데이터 파일(510)은 발음 및 그 발음과 연관된 문자들을 상이한 단어들에 나오는 빈도 또한 단어들 또는 문자들의 빈도의 순서로 저장한다. 첫번째 데이터 파일(508)은 단어가 2,000개의 활발히 사용되는 문자들에 속하는지 여부를 저장한다. 이 두번째 데이터 파일(510)은 전체적인 활발/비활발 빈도와 다른 동음이의어 문자들에 관계된 사용 빈도 중 하나 또는 그 둘다에 따라 문자들을 정렬한다. 빈도 정보는 기존의 훈련 데이터로부터 획득될 수 있다. 두번째 데이터 파일(510)에서의 순서는 사용자 선택들을 학습하여 추리하는 것에 기초하여 조정될 수 있다. 두번째 데이터 파일(510)은, 보다 구체적인 빈도 정보가 첫번째 데이터 파일(508)에 명시될 수 있는 경우, 첫번째 데이터 파일(508)로부터 생성될 수 있다. 그렇지만, 두번째 데이터 파일(510)은, 사용자 선택으로부터 학습한 후에 조절된 순서를 저장하는 데 사용될 수 있도록, 생성되어 사용자 프로파일 폴더에 저장되어야만 한다. 이하의 목록은 발음 및 단어 빈도를 나타낸 것이다. 밑줄친 단어는 거의 사용되지 않는 것들이다.

유효한 음절을 저장하기 위해 문맥 자유 문법(context-free grammar, CFG)이 제공될 수 있다. CHS의 경우, 사용자들은 CHS 음운 체계에서의 "tian"을 얻기 위 해 "T I A N"을 발화하고 이어서 이것을 이 발음을 사용하는 문자들의 목록으로 변환할 수 있다. CFG는 문자들로 변환하기 전에 "tian"을 얻기 위해 사용자가 "T I A N"을 말할 수 있게 해주는 다른 옵션을 포함하고 있다. 이 방법은, 이하에 주어진 바와 같이, 복모음(diphthong), 또는 복모음과 어미 비음(ending nasal) 중 몇몇을 그룹화한다.

CHT의 경우, 주음에서의 음소만이 문법에서 사용된다. 이 엔진에서 사용되는 발음도 역시 SR 정확도를 향상시키기 위해 문법에 제공된다.

발음이 잘못 인식되는 경우, 마법사는 사용자가 발음을 정정할 수 있게 해준다. 정정할 음소를 선택한 후에, 마법사는 잘못 인식된 음소에 가까운 음소들의 목록을 보여주고, 이 목록이, 예를 들어, 조음 위치(place of articulation), 조음 방법(manner of articulation), 발성(voicing), 문맥, 및 다른 지역 방언의 영향에 좌우되면서, 2개의 음소 간의 거리에 따라 정렬될 수 있다.

타이완의 많은 사람들은 북경어(Mandarin) 및 민남어(Southern Min) 둘다를 말한다. 민남어 방언의 소리 구조(sound structure)는 몇가지 방식으로 북경어 방언에 크게 영향을 주고 있다. 대부분의 사람들이

(반전음(retroflex consonant))와

(치경음(alveolar consonant))을 구분하지 못하며, 어떤 사람들은

(순치 마찰음(labial-dental fricative))과

(연구개 마찰음(velar fricative))을 구분하지 못한다. 중국 남부의 어떤 방언들에서, /n/과 /l/은 구분 할 수 없으며 다른 학습한 언어들의 제작에 영향을 미친다. 최소한 구분가능한 음소들의 집합 간의 거리에 보다 짧은 거리가 주어진다.

문맥은 2개의 음소가 동일한 문맥에 나오는지 여부를 말한다. 예를 들어,

과

은

과

보다 문맥의 관점에서 더 가까운데, 그 이유는 음소들 다음에 동일한 핵 모음(들)(nuclear vowel) 및 음절말 자음(들)(coda consonant)이 올 수 있기 때문이다.

CHT에서 사용되는 자음의 이들 특질에 기초한 예시적인 혼동 행렬 테이블이 이하에 주어져 있다. 이하의 테이블은 조음 위치, 조음 방법, 발성, 문맥 및 다른 지역 방언의 영향에 기초하여 거리를 계산함으로써 얻어진다. 이러한 유형의 혼동 행렬은 또한 조음 위치, 조음 방법, 발성을 포함하게 되는, 서로 다른 음성(phone)의 AM을 자동으로 비교함으로써 생성될 수 있다. 혼동 행렬은 또한 서로 다른 음성의 AM에 의해 얻어질 수 있고 또 최종 형태를 위해 문맥 및 다른 방언들의 영향에 기초하여 조정될 수 있다. CHT의 모음 및 성조와, 모든 다른 아시아어의 자음 및 모음에 대한 행렬을 생성하기 위해 동일한 방법이 사용될 수 있다.

예를 들어, 더 나은 인식 결과를 위해, 중국어 및 영어 스펠링 모드에 분리 명령(split command)이 제공될 수 있다. 예를 들어,

("중국어 문자/단어에 대한 스펠링"을 의미함) 및

("영어 단어에 대한 스펠링"을 의미함)에 대해 분리가 행해질 수 있다. 이렇게 하는 이유는 다음과 같은 것들을 포함한다. 영어를 사용하여 철자할 때, 영어 글자는 바로 텍스트로 반환될 수 있지만, 중국어를 사용하여 철자할 때, 발음 기호가 출력된 다음에 중국어로 변환된다. 따라서, 2개의 스펠링 모드에 대한 프로세스가 서로 다르다. 영어 글자 및 중국어 발음 기호 중 몇몇은 동음이의어이다. 따라서, 2개의 프로세스를 분리시키는 것이 혼동을 방지한다. 게다가, 프로세스를 분리시키는 경우 CFG 작동형(CFG activated)이 훨씬 더 간단할 수 있다. 그에 부가하여, 인식 정확도가 더 높게 된다. 2개의 명령을 분리시키는 것이 CHS에 가장 유익한데, 그 이유는 CHS에서의 발음 기호가 바로 26개 영어 글자이기도 하기 때문이다. 분리가 수행되지 않는 경우, 중국어 문자로 변환할 때를 알지 못하게 된다. 게다가, 사용자가 중국어에 대해 병음을 사용하고자 하는 경우, 유효한 음성열(phonetic sequence)에 대한 보다 엄격한 검사가 수행되지 않을 수 있다.

이하에서는 사용자가 명령을 발성할 때 트리거되어 제공되는 일련의 스펠링 모드 패널(즉, 스크린샷)에 대해 기술한다. 도 6은 사용자가 아시아어 문자/단어를 출력으로 원할 때 제공되는 스펠링 대화 패널(600)의 스크린샷을 나타낸 것이다. 사용자가

("중국어 문자/단어에 대한 스펠링")라고 발성할 때, 스펠링 모델 패널(600)이 제공되고 이 스펠링 모델 패널(600)은 패널(600)이 중국어 스펠링 패널임을 나타내는 제목 표시줄(602), 발음을 사용하여 문자를 얻거나 문자를 변경하는 동음이의어 명령(604), 발음(606), 및 중국어로 된 대화 선택자(dialog selector)[동음이의어(H) 선택자(608), OK(O) 선택자(610) 및 취소(E) 선택자(612)]를 포함한다. 사용자가

("영어 단어에 대한 스펠링")라고 말하는 경우, 도 7은 사용자가 영어 단어를 출력으로 원할 때 제공되는 스펠링 모드 대화 패널(700)의 스크린샷을 나타낸 것이다. 패널(700)은 중국어로 된 "스펠링 패널"(702), "단어를 명확하게 철자하기"(즉 명확하게 말하기)라는 중국어 명령(704), "다시 철자하기"라는 중국어 명령(706), 및 중국어로 표시된 하나 이상의 선택자[OK 선택자(708) 및 취소 선택자(710)]를 나타내고 있다. 패널(700)은 또한 영어 글자 및/또는 기타 문자(예를 들어, @)의 색인되고 정렬된 목록(712)도 제공한다. 이 실시예에서는 어느 정도 다른 것으로 나타내어져 있지만, 한쪽에는 있지만 다른쪽에는 없는 특징을 제외하고는 보다 일관된 사용자 경험을 제공하기 위해 패널(600)과 패널(700)이 더 비슷한 모습을 갖는 것이 바람직하다.

도 8 내지 도 10은 동음이의어 정정을 사용하는 프로세스와 연관된 스크린샷을 제공한다. 도 8은 동음이의어 명령 처리를 위해 제공되는 스펠링 대화 패널(800)의 스크린샷을 나타낸 것이다. 동음이의어인 정확한 문자를 얻기 위해 명령이 발성된다. 디스플레이된/인식된 단어가 608에

("동음이의어"를 의미함)로 제공된다. 이 음성-명령(voice-command) 인터페이스는 타이핑하는 것보다 효율적인 것으로 생각될 수 있는데, 그 이유는 발음 기호를 반복하여 타이핑하는 것이 회피될 수 있기 때문이다. 환언하면, 때때로 음성 명령이 제대로 인식되지만, 사용자는 다른 문자를 원한다. 사용자에게 발음을 반복하라고 프롬프트하기보다는, 동음이의어 목록을 출력하라는 명령이 처리될 수 있다. 이 기능을 사용하여, 음성에 의한 정정이 수작업 입력(예를 들어, 타이핑)보다 개선된 사용자 경험을 제공한다. 즉, 사용자가 타이핑함으로써 발음을 수작업으로 입력하고 동음이의어 목록으로부터 단어를 선택할 때, 단어가 점선 밑줄을 갖는 텍스트로서 제시된다. 그 모드에서, 사용자는 여전히 목록에 근거하여 문자를 변경할 수 있다.

그렇지만, 사용자가 단어를 확실히 아는 경우, 사용자는 입력 시스템이 배정된 LM 점수로부터 단어를 자동-조정하지 않도록 단어를 텍스트에 고정시키기 위해 엔터(또는 "OK") 선택자(610)를 선택할 수 있다. 따라서, 대화 패널(800)에서 단어가 고정된 경우, 사용자가 단어를 다시 변경하고자 하면, 발음 기호가 재타이핑되어야만 한다. 음성 명령 인터페이스는

("동음이의어")명령을 인식함으로써 수작업 입력에서 요구되는 부가의 노력을 절감시킨다. 첫번째 단계로서, 사용자는

("첫번째 문자를 정정")라고 말함으로써 정정할 단어를 선택한다. 그러면, 첫번째 문자(802)가 하이라이트된다. 이어서, 사용자는 원래의 중국어 문자에 대한 동음이의어(H) 문자를 얻기 위해 동음이의어에 대한

를 말하거나,

("동음이의어") 선택자(608)를 선택할 수 있다. 패널(800)은 또한 중국어로 된 대화 선택자[동음이의어 선택자(608), OK 선택자(610) 및 취소 선택 자(612)]를 제공한다.

유의할 점은 패널(800)에서 임의의 문자(1, 2 또는 3으로 표시된 필드에 있음)에 대해(여기서 802가 첫번째 문자임) 동음이의어 명령을 통하거나 또는 발음을 제공하는 것을 통한 정정이 수행될 수 있다는 것이다. 그렇지만, 후보 문자 목록이 달라지게 된다. 동음이의어 명령으로부터의 후보 목록이 성조가 동일하거나 약간 다른 문자를 포함하게 된다. 발음을 제공하는 것으로부터의 후보 목록은 사용자에 의해 주어진 발음과 정확히 일치하는 문자를 포함하게 된다. 사용자가 발음을 이용하는 경우, 도 10에 나타낸 바와 같이 첫번째 문자(802)가 아닌 두번째 문자가 하이라이트되어 있는 도 8의 스크린샷이 제공된다. 그러면, 사용자가 발음을 제공한 후에 도 11의 스크린샷이 제공된다.

도 9는 동음이의어 정정을 위한 음성 작동 명령(voice activated command)에 응답하여 제공되는 스펠링 모드 대화 패널(900)의 스크린샷을 나타낸 것이다. 색인된 동음이의어 문자 목록이 리스트 박스(902)에 제공되도록 원래의 문자의 발음이 스펠링 마법사에 의해 지원된다. 그러면, 사용자는 첫번째 후보에 대한

(일) 또는

("일번")과 같이 연관된 색인 번호를 말함으로써 또는, 이 경우에, 문자(906)를 클릭함으로써 원하는 문자를 선택할 수 있다. 이에 응답하여, 발음 패널(900)은 리스트 박스(902)를 소거하고 원래의 문자(802)를 선택된 문자(906)로 대체시키며, 도 10에 패널(1000)로 나타낸 바와 같이 이 경우 음성에 의한 색인 선택(voiced index selection)에 응답하여 리스트 박스(902)가 소거되어 있다. 그 다음에, 마법사는 도 8의 문자(802)(첫번째 필드에 있음)와 관련하여 상기한 바와 같은 유사한 처리를 위해 상호작용을 두번째 문자(1002)(두번째 필드에 있음)로 이동시킨다.

계속하여 도 10에서, 음성에 의한 정정이 발음을 제공함으로써 행해질 수 있다. 마법사가 아직 두번째 문자(1002)로 이동하여 그 문자를 하이라이트시키지 않은 경우, 사용자는 두번째 문자(1002)를 하이라이트시키기 위해

("두번째 문자를 정정")라고 말함으로써 정정할 단어를 선택하거나 그 단어로 이동하는 것으로 시작한다.

도 11은 음성 발음을 위해 제공되는 스펠링 대화 패널(1100)의 스크린샷을 나타낸 것이다. 그 다음에, 사용자는 발음에 대한

를 발성하고, 이 발음이 발음 필드(1102)에서 사용자에게 다시 제시되며, 마법사는 또다시 리스트 박스(902)에 색인된 단어 목록을 제공한다. 리스트 박스(902)는 상부에 있는 더 빈번히 사용되는 단어부터 하부 근방에 있는 덜 빈번히 사용되는 단어까지 순서대로 후보 단어들을 열거한다. 그에 부가하여, 시스템이 첫번째 문자(802)가 성(family name) 등의 주요 단어로 정정되도록 지시하는 경우, 시스템은 그 주요 단어를 검출하고 그 다음 문자 후보 목록의 정정을 조정하게 된다. 이 경우에, 이름에 사용되는 문자가 나머지 문자들에 대한 정정에서 후보 목록(902)의 상단으로 승격된다. 이전과 마찬가지로, 사용자는 그 다음에

를 얻기 위해 두번째 후보와 연관된

("이") 또는

(이번) 등의 연관된 색인 번호를 말함으로써 원하는 문자 를 선택할 수 있다. 그 후에, 선택된 후보는 이전의 문자를 대체하고 발음 패널(1100)이 소거되어 리스트 박스(902)가 다이얼로그로부터 제거된다.

SR이 발음을 잘못 인식한 경우, 마법사는 상기한 혼동 행렬에 기초하여 가장 가까운 음소를 디스플레이한다. 도 12는 음성 발음의 정정을 위해 제공되는 스펠링 대화 패널(1200)의 스크린샷을 나타낸 것이다. 사용자는, 예를 들어,

("첫번째 음소를 정정")라고 말함으로써 정정할 음소를 발성하는 것에 의해 마법사와 상호작용할 수 있다. 그러면, 첫번째 음소(1202)가 하이라이트된다. 그 다음에, 음소 거리(phoneme distance)의 순서로 있는 음소들의 목록을 갖는 음소 리스트 박스(1204)가 제공된다. 그 다음에, 사용자는 첫번째 잘못 인식된 음소(1202)를 정정된 음소

(리스트 박스(1204)에서 "1"로 색인되어 있음)로 대체시키기 위해

(병음에서의 "qi"와 같음)라고 발성할 수 있다.

도 13은 음성 발음을 정정하는 것에 기초하여 수정된 동음이의어 리스트 박스(902)가 제공된 스펠링 대화 패널(1300)의 스크린샷을 나타낸 것이다. 동음이의어 문자 리스트 박스(902)가 변경된 음소에 기초하여 정정된다. 그 다음에, 사용자는, 이 경우에,

("일") 또는

(일번)과 같은 연관된 번호를 발성함으로써 도 14에 도시된 첫번째 문자(1402)를 선택한다. 그에 따라, 선택된 후보는 원래의 것을 대체하고, 발음 필드(1102)가 소거되며 리스트 박스(902)가 다이얼로그로부터 제거된다. 도 14는 커서가 음성 발음의 처리를 위해 그 다음 문자로 이동될 때 또는 도 13의 처리가 완료되었을 때 제공되는 스펠링 대화 패널(1400)의 스크린샷을 나타낸 것이다.

본 명세서에 기술되어 있는 바와 같이, 이름이 스펠링 마법사를 필요로 할 수 있는데, 그 이유는 각각의 사용자가 이름에 사용되는 문자를 정확히 알지 못할 것이기 때문이다. 따라서, 이름으로부터 힌트를 얻어서 제공할 수 있다. 예를 들어, 어떤 경우에, 단지 몇 백개 유형의 성(last name)이 고려될 수 있고, 상기한 바와 같이, 그 세트가 고정되어 있는 것으로 알려져 있다. 따라서, 성이 선택될 때(성은 항상 단어/문자의 문자열(string)의 첫번째 문자이어야만 함), 리스트 박스에 디스플레이된 문자 후보 목록이 조정된다. 예를 들어, 'fan'을 사용하는 이름의 경우, 문자는

("보통"을 의미함),

("복잡한"을 의미함),

("귀찮은"을 의미함),

("야만적인"을 의미함),

("죄수"를 의미함), 기타일 수 있다.

대부분의 문자의 경우에, 사용자는, 이상에서 처음 2개의 예에 나타낸 바와 같이, 이름에 대해 긍정적 또는 중립적 의미를 선택하게 된다. 그렇지만, 훈련 데이터의 대부분이 신문으로부터 획득된 경우(대부분의 현재의 언어 훈련 시스템의 경우에 그러함), 문자가 아주 높은 빈도수를 갖는 마지막 의미

("죄수")와 연관되어 있을 수 있다. 따라서, 데이터 파일에 카테고리 정보를 제공함으로써, 그 힌트에 따라 단어들의 목록이 조정될 수 있다. 고려될 수 있는 힌트로는 사람 이름(예를 들어, 성), 거리 이름(예를 들어,

("도로"),

("거리"),

("도시"),

("군(county)")을 사용함), 및 회사/단체 이름(예를 들어,

("회사") 및

("단체")를 사용함)이 있지만, 이들로 제한되지 않는다.

상기 시나리오는, 사용자가 스펠링 모드에 있는 동안에 다수의 문자를 갖는 단어를 선택하고 또 제한된 문자 열(character sequence)에 기초하여 (단어 경계에 대해) 단어를 정확하게 파싱하는 데 더 익숙하거나 능숙하게 될 때, 개시된 시스템에서 처리(또는 인식)하기가 더 쉽다. 사용자가 다수의 문자로 된 단어로부터 하나의 문자만을 선택하는 경우, 시스템은 새로운 단어에 대한 단어 경계의 정보를 상실할지도 모른다.

이상에서 언급한 두번째 방법은 원하는 문자를 포함하는 단어의 음성 입력에 의해 중국어 문자를 얻는다. 도 15는 두번째 방법에 따라 문자 가중을 위해 긍정적, 중립적 및 부정적 의미를 이용하는 시스템(1500)을 나타낸 것이다. 도 15의 인식 컴포넌트(102)는 복수의 아시아어 엔진(502)을 나타내고 있으며, 여기서 첫번째 엔진(504)은 단어 내 문자 방법(404)을 사용하고, 단어 내 문자 방법(404)은 또한 데이터를 제공하기 위해 데이터 파일(1502)도 사용한다. 각각의 언어 엔진(502)은 단어 내 문자 방법(404)에 기초하여 문자를 획득하기 위해 데이터 파일(1502)을 사용할 수 있다. 첫번째 데이터 파일(1504)은 긍정적 및 중립적 의미 단어를 포함하고, 두번째 데이터 파일(1506)은 부정적 의미 단어를 포함하며, 세번째 데이터 파일(1508)은 데이터 파일(1504, 1506)의 일부가 아닌 사전 내의 나머지 단어를 포함하고 있다.

단어 내 문자 방법(404)에 따라 및/또는 문자를 얻기 위해 발음을 제공하는 것에 부가하여, 사용자는 또한 원하는 문자(들)를 포함하는 다른 단어들을 제공함 으로써 문자를 얻을 수 있다. "a, as in apple"와 유사하게, 사용자는

등의 원하는 문자를 포함하는 단어

를 발성함으로써

등의 원하는 문자를 지정할 수 있다.

이 원하는 문자

를 포함하는 단어이다. 단어

는 원하는 문자가 단어의 일부임을 나타내는 소유격이다.

SR 인식 정확도를 달성하기 위해, 사람들이 문자를 지정하는 데 사용하는 경향이 있는 단어들에 관한 정보 또는 데이터를 가지고 있는 것이 바람직하다. 많은 경우에, 사람들은 문자를 지정하는 데 대체로 빈번히 사용되는 단어와 또한 긍정적인 의미론적 의미(semantic meaning)를 갖는 단어도 사용하는 경향이 있다. CFG에 있어서 단어들이 획득될 수 있는 방식들로는 다음과 같은 것들이 있다. 이름에 통상적으로 사용되는 문자들의 목록을 갖기 위해 대규모 이름 코퍼스(corpus)가 수집될 수 있다. 게다가, 이 코퍼스는 유효한 문자들의 작은 서브셋(subset)이어야만 한다.

그에 부가하여, 문자를 포함하는 단어들의 대규모 코퍼스를 구한 다음에 그 단어들을 긍정적 또는 중립적 의미를 포함하는 첫번째 그룹 또는 파일(1504)과 부정적 의미를 포함하는 두번째 그룹 또는 파일(1506)로 그룹화함으로써 인식 정확도가 향상될 수 있다. 사람들은 이름에 사용되는 문자를 지정하는 데 긍정적 또는 중립적 의미를 갖는 단어를 사용하는 경향이 있다. 본 시스템(1500)은 가중치 데이터 또는 가중치 값을 단어에 할당하는 가중 컴포넌트(1510)를 포함할 수 있다. 그러면, 긍정적 및 중립적 의미에는 보다 높은 가중치 값이 할당될 수 있고, 부정 적 의미에는 중간 가중치 값이 할당될 수 있으며, 사람들이 이름에 종종 사용하는 문자를 포함하지 않는, 사전에 있는 나머지 단어들에는 보다 낮은 가중치 값이 할당될 수 있다. 게다가, 이 3개의 그룹 내의 단어들은 도 5의 빈도 컴포넌트(514)를 사용하여 단어 사용 빈도에 기초하여 정렬될 수 있다.

이 방법은 중국어에는 물론, 예를 들어, 일본어에서의 간지에도 적용된다. UI 커서가 802, 1002 및 1402 내의 문자와 같이 스펠링 창(spelling window)의 상부(또는 분리 또는 중국어) 패널에 있는 문자들 중 하나에 있을 때, 이 방법이 활성이다. 즉, 사용자는, 궁극적으로 원하는 문자(들)를 얻기 위해, 발음, 또는 문자를 포함하는 단어를 제공할 수 있다.

상기한 세번째 방법(406)은 단어 분해에 의해 중국어 문자를 얻는다. 도 16은 세번째 방법에 따른, 원하는 문자의 하위 성분의 음성 입력에 의한 단어 분해를 이용하는 시스템(1600)을 나타낸 것이다. 인식 컴포넌트(102)는 복수의 아시아어 엔진(502)을 나타내고 있으며, 여기서 첫번째 엔진(504)은 문자 분해 방법(406)을 사용하고, 이 문자 분해 방법(406)은 또한 데이터를 제공하는 데이터 파일(1602)도 이용한다. 각각의 언어 엔진(502)은 문자 분해 방법(406)에 기초하여 문자를 얻는 데 데이터 파일(1602)을 사용할 수 있다. 첫번째 데이터 파일(1604)은 분해가능한 문자를 포함하고, 두번째 데이터 파일(1606)은 문자의 구성 성분(constituent component)을 포함하고 있다.

사용자는

를 지정하기 위해

라고 말하여 단어의 하위 성분 (들)을 제공함으로써 원하는 문자를 얻을 수 있으며, 여기서

("나무") 및

("아들")은

를 형성하기 위해 결합되는 하위성분 기호이고,

은 문자의 상부 기호이고

는 하부 기호이다.

그리 많지 않은 문자들이 분해가능하고 또 사용자들에 의해 널리 사용된다는 것을 잘 알 것이다. 그 결과, 분해될 수 있는 모든 문자 및 널리 사용되는 분해가능한 표현이 수집되어 문법에 포함된다. 두번째 방법(404)과 유사하게, 커서가 802, 1002 및 1402에 있는 문자와 같이 스펠링 마법사 패널의 분리 패널의 상부 패널에 있는 문자들 중 하나에 있을 때, 세번째 방법(406)이 활성으로 될 수 있다. 환언하면, 사용자가, 원하는 문자를 얻기 위해, 발음 또는 포함하는 단어(containing word) 또는 하위성분을 제공할 수 있다. 본 시스템(1600)은 인기있는 문자(1604)를 찾아내어 처리 및 저장하고 문자를 구성 성분(1606)으로 분해하는 인기도 컴포넌트(popularity component)(1608)를 포함하고 있다.

도 2를 간략히 참조하면, 공유 컴포넌트(208)는 SR 정확도를 향상시키거나 다른 사용자들의 정정 수고를 덜어주기 위해 사용자가 로컬 사전(local lexicon)을 공유할 수 있게 해준다. 사용자가 이 아키텍처의 측면들을 사용하여 작업을 할 때, 사용자는 시스템을 "훈련시킬" 수 있거나, 시스템이 (예를 들어, 도 3의 추론 컴포넌트(302)의 학습 및 추리 기능을 사용하여) 사용자의 활동 및/또는 시스템 데이터/파라미터에 관해 학습할 수 있다. 사용자가 불러줄 때, 어느 단어가 가장 자주 사용되는지를 보여주기 위해 인식된 단어의 확률이 변할 수 있다. 그에 부가하 여, 단어가 도 2의 기본 사전(202)에 나오지 않는 경우, 사용자는 사전의 사용자-정의 부분에 그 단어를 추가할 수 있다. 이 시점에서, 사용자는 부가의 단어들을 사전 내의 어디에서 찾을 수 있는지(예를 들어, 기본 사전인지 사용자-정의 사전인지)를 음성 인식기(102)에게 "말해줄" 수 있다.

다수의 사용자에 걸쳐 새로운 사전을 공유, 로드(load) 및 언로드(unload)할 수 있는 것은 계속 개선되는 분산형 코퍼스(distributed corpus)를 제공하는 것을 용이하게 해준다. 환언하면, 각각의 사용자가 동일한 또는 유사한 단어를 사용하여 개개의 사용자 컴퓨터 및 방법을 "훈련"시키게 된다. 예를 들어, 그룹 또는 협업 환경에서는, 사용자-정의 사전을 다른 사람들과 공유시키면 이점이 있다. 예를 들어, 팀 프로젝트와 관련하여, 사용자가 새로운 단어로 연관된 사용자 사전을 업데이트시킬 때, 공유는 이들 새로운 단어를 프로젝트 팀의 다른 구성원들에게 전파시킬 수 있다. 공유는 하나의 파일이 다수의 사용자들 간에 공유되는 중앙 위치는 물론, 일괄 공유(batch sharing) 대 단어별 공유(word-by-word sharing)를 비롯한 다수의 방식으로 수행될 수 있다.

다른 사용자 또는 팀과의 공유에 부가하여, 개시된 아키텍처의 공유 컴포넌트(208)는 벤더가 기본 사전을 개선시킬 수 있도록 음성 인식기(102)가 무엇을 학습했는지에 관한 피드백을 벤더 엔티티에게 제공하는 기능을 포함하고 있다. 이를 위해, 음성 인식기(102)는 사용자가 사용자-정의 사전에 추가되는 새로운 단어가 사용자 시스템, 프로젝트 팀 및/또는 회사 경계의 외부에서 공유될 수 있는지 여부를 나타낼 수 있게 해주는 메카니즘을 포함하고 있을 수 있다. 허용되어 있는 경 우, 인식기(102)는 그 정보를 검토하여 그 다음 공개 출시 또는 업데이트를 위한 기본 사전에 포함시키도록 그 정보를 벤더에게 전송할 수 있다. 그렇지만, 사용자가 이것을 허용하지 않는 경우, 새로 추가된 용어가 벤더에게 전송되지 않는다. 벤더에게 전송될 수 있는 용어의 일례는 최근에 업계에서 널리 사용되어진 새로운 전업종 관련 단어인 반면, 사적 단어의 일례는 회사 이름이나 프로젝트의 내부 이름일 수 있다. 공유가, 예를 들어, 지적 재산권 규칙, 공유되는 컨텐츠의 범위, 및 공유를 위한 의사 결정 프로세스를 위반하지 않도록 보안 문제가 고려되어야만 한다.

개시된 아키텍처는 또한 서로 다른 아시아어 문자 집합에 대해 명령을 사용 및 구현하는 것을 용이하게 해준다. 예를 들어, 일본어는 4가지 서로 다른 유형의 표기법(히라가나, 가타가나, 간지 및 로마지)을 가지고 있다. 히라가나는 일본어 음운 체계로 또한 유효한 표기법으로 간주될 수 있다(사람들이 표기하는 것이 단어 소리라는 점에서 스페인어와 비슷함). 가타가나는 보다 공식적인 표기법으로서, 히라가나와 일대일 매핑을 갖는다. 간지는 이름을 표기하는 데 자주 사용된다. 중국어와 유사하게, 한 세트의 히라가나 소리가 간지에서의 다수의 음소에 대응할 수 있다. 따라서, 동일한 스펠링 패널 및 프로세스가 히라가나로부터 간지를 얻는 데 이용될 수 있다.

게다가, 중국어에서와 같이 동음이의어 기능을 제공하기보다는, 사용자가 히라가나 또는 대응하는 가타가나만을 원하는 경우, 분할 패널 방법의 상부 단어 패널(도 17의 1708 또는 도 18의 1806)에서 단어를 얻는 음성-명령 기능 또는 버튼이 이용될 수 있도록, 히라가나 및 가타가나에 대한 버튼이 제공된다. 사용자가 선택하는 버튼 또는 선택자 및/또는 히라가나를 로마지로 변환하는 버튼 이름에 의한 음성-명령이 있을 수 있다. 한 세트의 히라가나가 다수의 로마지 문자에 대응할 수 있기 때문에, 사용자가 로마지 변환을 트리거하기 위해 히라가나 발음, 예를 들어,

("로마지")를 발성할 때, 간지의 동음이의어를 열거하는 데 사용되는 리스트 박스가 소거되고 로마지에 대한 결과로 다시 채워진다. 그 다음에, 사용자가 원하는 로마지 문자를 상부 단어 패널(도 17의 1708 또는 도 18의 1806)로 이동시키기 위해 그 로마지 문자에 앞서 색인 번호를 말할 수 있다.

예를 들어, 문자

("흙")의 경우, 히라가나, 가타가나, 간지 및 로마지의 4가지 표기법에서의 이 문자의 출력은 다음과 같다.

히라가나:

가타가나:

로마지: tsuchi, tuchi, tuti

간지:

동일한 발음(예를 들어, 동일한 히라가나)을 공유하는 다른 간지 문자들이 있다.

간지 동음이의어:

도 17은 간지를 얻기 위해 히라가나의 음성/타이핑 입력에 의한 일본어 인식 및 처리를 위해 제공되는 스펠링 대화 패널(1700)의 스크린샷을 나타낸 것이다. 패널(1700)은 히라가나의 사용을 나타내는 제목 표시줄을 포함하고 있다. 리스트 박스(1704)는 간지 동음이의어 목록 또는 로마지 단어 목록에 대한 도 18의 1802을 나타내고 있다. 문자열(1706)은 히라가나를 입력으로서 사용하여 원하는 표기법으로의 변환을 처리하라고 사용자에게 말해준다. 단어 패널(1708)은 워드 프로세서 애플리케이션에 입력될 최종 문자들을 저장한다. 발음 필드(1710)는 처리하기 위한 인식된 입력을 보여준다. 패널(1700)은 또한 로마지(R) 선택자(1712), 히라가나(H) 선택자(1714), 가타가나(K) 선택자(1716), OK(O) 선택자(1718) 및 취소(E) 선택자(1720)도 포함하고 있다.

간지 문자를 얻기 위해, 사용자는 마법사 스펠링 패널(1700)을 트리거하기 위해

("히라가나 입력 패널")라고 발성하고 그 다음에

("흙"의 히라가나)라고 말할 수 있으며, 이는 사용자에 대한 피드백으로서 발음 필드(1710)에 제공된다(그 후에 리스트 박스(1704)는 각각의 문자의 앞에 숫자 색인을 갖는, 간지 동음이의어 문자의 목록을 자동으로 생성한다). 그 다음에, 사용자는 리스트 박스(1704) 내의 첫번째 단어

를 단어 패널 필드(1708)로 이동시키기 위해

("일번")이라고 발성할 수 있다. 그 후에 리스트 박스(1704)는 더 이상 노출되지 않는다. 그 다음에, 사용자는 스펠링 패널(1700)을 닫기 위해 "OK"라고 말할 수 있으며, 단어 패널(1708) 내의 단어

가 현재 사용 중인 워드 프로세서를 사용하여 문서로 복사된다.

히라가나를 얻기 위해, 사용자는 스펠링 패널(1700)의 기동을 트리거하기 위해

라고 말할 수 있다.

가 발음 필드(1710)에 제시되도록 사용자가

라고 말할 때, 리스트 박스(1704)는 간지 동음이의어 문자들의 목록을 기본 목록으로서 자동으로 생성하지만, 사용자는 그 목록을 무시하기로 할 수 있다. 그 다음에, 사용자는

("히라가나")라고 발성할 수 있고, 1710 내의 인식된

가 단어 패널(1708)로 자동으로 이동된다. 그 다음에, 리스트 박스(1704)가 제거되는데, 그 이유는 더 이상 필요하지 않기 때문이다. "OK"라고 말함으로써, 사용자는 스펠링 대화 패널(1700)을 닫으며, 단어 패널(1708) 내의 단어가 현재 열려 있는 문서로 복사된다.

가타가나를 얻기 위해, 사용자는 스펠링 패널(1700)의 기동을 트리거하기 위해

라고 발성할 수 있다.

가 발음 패널 필드(1710)에 제시되도록 사용자가

라고 말할 때, 리스트 박스(1704)는 간지 동음이의어 문자들의 목록을 자동으로 생성하지만, 사용자는 그 목록을 무시하기로 할 수 있다. 그 다음에, 사용자는

("가타가나")라고 말할 수 있고, 본 시스템은

("흙"의 가타가나)로서 가타가나 버전을 획득하고, 본 시스템은

를 단어 패널(1708)에 직접 표기한다. 그 다음에, 리스트 박스(1704)가 사라지도록 할 수 있는데, 그 이유는 더 이상 필요하지 않기 때문이다. 사용자는 스펠링 패널(1700)을 닫기 위해 "OK"를 선택할 수 있고, 단어 패널(1708) 내의 단어가 기존의 워드 프로세서를 통해 문서로 복사된다.

도 18은 로마지를 얻는 것과 관련된 일본어 인식 및 처리를 위해 제공되는 스펠링 대화 패널(1800)의 스크린샷을 나타낸 것이다. 로마지를 얻기 위해, 사용자는 스펠링 패널(1800)의 열기를 트리거하기 위해

라고 말할 수 있다.

가 발음 패널 필드(1804)에 제시되도록 사용자가

라고 발성할 때, 리스트 박스(1802)는 리스트 박스(1802)에 간지 동음이의어 문자들의 목록을 자동으로 생성하지만, 사용자는 그 목록을 무시할 수 있다. 사용자가

("로마지")라고 발성하면, 본 시스템은

를 로마지 버전으로 변환한다. 로마지 버전에 대한 다수의 후보가 있기 때문에, 리스트 박스(1802) 내의 간지 후보가 로마지의 후보로 대체된다. 그 다음에, 사용자는 "tsuchi"가 단어 패널(1806)로 이동되도록 리스트 박스(1802) 내의 첫번째 단어를 얻기 위해

이라고 발성할 수 있다. 그 다음에, 리스트 박스(1802)가 사라지도록 할 수 있다. 사용자가 "OK"라고 말하면, 스펠링 패널(1800)은 닫히고, 단어 패널(1806) 내의 단어가 현재 사용 중인 문서 또는 워드 프로세서로 복사된다.

사용자에게 정보를 디스플레이하는 어떤 방식들이 어떤 도면들과 관련하여 스크린샷으로서 도시되고 기술되어 있지만, 당업자라면 다양한 다른 대안들이 이용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 용어 "스크린", "스크린샷", "웹페이지", "문서", 및 "페이지"는 일반적으로 본 명세서에서 서로 바꾸어 사용될 수 있다. 페이지 또는 스크린은 디스플레이 설명으로서, 그래픽 사용자 인터페이스로서, 또는 스 크린(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터, PDA, 이동 전화, 또는 기타 적당한 장치) 상에 정보를 표시하는 다른 방법들에 의해 저장 및/또는 전송되며, 여기서 페이지 상에 디스플레이될 레이아웃 및 정보 또는 컨텐츠는 메모리, 데이터베이스, 또는 다른 저장 설비에 저장된다.

도 19는 개시된 아키텍처에 따른 음성 인식 방법을 나타낸 것이다. 설명의 간략함을 위해, 본 명세서에서, 예를 들어, 플로우차트 또는 흐름도의 형태로 도시된 하나 이상의 방법들이 일련의 동작으로서 도시되고 기술되어 있지만, 본 발명에 따르면 어떤 동작들이 본 명세서에 도시되고 기술된 것과 다른 순서로 및/또는 다른 동작들과 동시에 행해질 수 있기 때문에, 이 방법들이 동작들의 순서에 의해 제한되지 않는다는 것을 잘 알고 이해할 것이다. 예를 들어, 당업자라면 방법이 다른 대안으로서, 상태도에서와 같이, 일련의 상호관련된 상태 또는 이벤트로서 표현될 수 있다는 것을 잘 알고 이해할 것이다. 게다가, 방법에 나타내어져 있는 모든 동작들이 새로운 구현에 모두 필요한 것은 아닐지도 모른다.

1900에서, 음성 인식 엔진은 아시아어 음성의 형태로 음성 입력을 수신한다. 1902에서, 아시아어 음성 신호가 인식 처리되어 결과를 출력한다. 1904에서, 새로운 단어를 철자하거나 결과를 정정하기 위해 스펠링/정정 모드에 들어간다. 1906에서, 음성 발음(phonetic pronunciation) 및/또는 문자 선택에 기초하여 결과의 스펠링이 한번에 정정된다. 1908에서, 정정된 결과가 문서 또는 애플리케이션으로 출력된다.

도 20은 스펠링 마법사를 사용하여 인식 결과를 정정하는 방법을 나타낸 것 이다. 2000에서, 인식 엔진은 아시아어 음성 입력을 수신한다. 2002에서, 아시아어 음성 신호가 인식 처리되고, 결과의 스펠링을 정정하기 위해 정정 모드에 들어간다. 2004에서, 정정 모드의 일부로서 스펠링 마법사가 기동된다. 2006에서, 아시아어 문자가 음성 발음에 의해 마법사에 입력된다. 2008에서, 음성 발음에 기초하여 마법사를 통해 스펠링이 정정된다.

도 21은 음성 발음을 문자로 변환하는 방법을 나타낸 것이다. 2100에서, 변환 프로세스를 위해 데이터 파일 준비가 시작된다. 2102에서, 색인된 단어 및 단어 값으로 된 데이터 파일이 생성되며, 이 값은 발음, 성조, 사용 빈도 및 카테고리를 포함한다. 2104에서, 색인된 발음과 이 발음을 값으로서 사용 빈도의 순서로 갖는 단어로 된 데이터 파일이 생성된다. 2106에서, 음소 거리의 혼동 행렬로 된 데이터 파일이 생성된다. 2108에서, 스펠링 마법사를 통해 발음 처리를 위해 이들 데이터 파일이 액세스된다.

도 22는 정정 처리를 위해 아시아어 및 영어에서 분리 명령을 사용하는 방법을 나타낸 것이다. 2200에서, 아시아어와 영어 둘다에서 분리 명령이 제시된다. 2202에서, 영어 스펠링 정정 모드에 들어갈지 여부에 대한 검사가 행해진다. '예'인 경우, 2204에서, 영어 스펠링 모드에 들어간다. 2206에서, 스펠링 모드에서 이용가능한 방법들을 통해 음성 신호에 기초하여 후보 문자 목록이 제시된다. 2208에서, 새로운 단어가 철자되거나, 잘못 인식된 단어가 선택된 후보에 기초하여 정정된다. 2202에서, 영어 스펠링 모드에 들어가지 않는 경우, 흐름은 2210으로 가서 아시아어 스펠링 모드에 들어가고, 그 다음에 2206으로 가서 앞서 기술된 바와 같이 계속된다.

도 23은 아시아어 스펠링 마법사에서 동음이의어 명령을 사용하는 방법을 나타낸 것이다. 2300에서, 아시아어 및 영어 둘다에서 분리 명령이 제시된다. 2302에서, 아시아어 스펠링 정정 모드에 들어간다. 2304에서, 동음이의어 명령이 수신된다. 2306에서, 목표 문자의 동음이의어 문자에 기초하여 후보 문자 목록이 제시된다. 2308에서, 선택된 후보에 기초하여 잘못 인식된 단어가 정정된다.

도 24는 단어 의미에 가중치 값을 적용하는 방법을 나타낸 것이다. 2400에서, 원하는 문자를 포함하는 단어로 정정하기 위한 준비가 개시된다. 2402에서, 이름들의 대규모 코퍼스가 수집된다. 2404에서, 이름에 있는 문자를 포함하는 단어를 찾아낸다. 2406에서, 단어들을 긍정적 및 중립적 의미들로 된 파일로 그룹화한다. 2408에서, 단어들을 부정적 의미들로 된 파일로 그룹화한다. 2410에서, 긍정적 및 중립적 의미의 그룹에 있는 단어에 높은 가중치를 적용한다. 2412에서, 부정적 의미의 그룹에 있는 단어에 중간 가중치를 적용한다. 2414에서, 다른 2개의 그룹에 있지 않은 단어에 낮은 가중치를 적용한다. 2416에서, 사용 빈도에 따라 단어들을 정렬한다.

도 25는 업데이트된 사전을 공유하는 방법을 나타낸 것이다. 2500에서, 정정 모드에 들어간다. 2502에서, 정정 모드 동안에 이용되는 새로운 단어를 추적하여 로깅한다. 2504에서, 새로운 단어가 로컬 사전에 입력된다. 2506에서, 업데이트된 사전이 다른 사용자들에게 전달(ship)된다. 2508에서, 사용자가 배포 사전 코퍼스(distribution lexicon corpus)를 업데이트하도록 벤더에게 업데이트된 사전 을 전달할 수 있다.

도 26은 스펠링 정정을 위해 문자 분해(character decomposition)를 사용하는 방법을 나타낸 것이다. 2600에서, 스펠링 정정 모드를 개시한다. 2602에서, 사용자가 원하는 문자의 하위성분 기호(subcomponent symbol)를 발성한다. 2604에서, 이 방법은 하위성분과 각자의 문자 간의 대응하는 관계 테이블을 조사한다. 2606에서, 일치하는 것이 2개 이상 있는 경우, 하위성분에 대한 모든 가능한 문자가 제시된다. 2608에서, 후보 문자가 하위성분에 기초하여 선택된다.

도 27a 및 도 27b는 다수의 스펠링 정정 방법에 기초한 정정 처리 방법을 나타낸 것이다. 2700에서, 엔진이 아시아어 음성 입력을 수신한다. 2702에서, 인식된 엔진 결과가 UI에 제공된다. 2704에서, 시스템은 스펠링/정정 모드에 들어가라는(또는 새로운 단어를 직접 입력하라는) 음성 명령을 수신한다. 이어서, 흐름은 2706으로 가서, 동일한 및/또는 다른 문자들을 단어 문맥에 대해서 처리한다. 다른 대안으로서, 흐름이 2702로부터 2708로 가서, 시스템은 정정할 단어를 선택하라는 음성 명령을 수신한다. 2710에서, 시스템은 스펠링 모드에 들어가서 문자를 선택 및 정정하라는 음성 명령을 수신한다. 이전과 마찬가지로, 흐름은 그 다음에 2706으로 가서, 동일한 및/또는 다른 문자들을 단어 문맥에 대해서 처리한다.

도 27b로 가서, 2712에서, 계산된 문맥에 기초하여 잠재적인 단어 목록에 액세스한다. 예를 들어, 문맥은 사람 이름일 수 있다. 2714에서, 단어 목록의 문자들을 동일한 및/또는 다른 문자들에 기초하여 정렬한다. 2716에서, 문자 선택 방법이 선택된다. 2718에서, 흐름은 2720으로 가서, 유사한 용법으로 문자를 포함하 는 단어를 발성하는 방법이 선택된다. 다른 대안으로서, 2722에서, 원하는 문자의 발음을 제공함으로써 문자를 얻는 방법이 선택된다. 또 다른 대안으로서, 2724에서, 하위성분에 의해 문자를 얻기 위해 단어가 발성되는 방법이 선택된다. 다른 대안으로서, 2726에서, 동음이의어 목록을 얻기 위해 단어(들)를 발성하고 동음이의어 목록으로부터 선택을 하는 방법이 선택된다. 2728에서, 새로운 문자가 추가되거나, 잘못 철자된 단어 내의 잘못된 문자가 선택된 문자로 대체된다. 2730에서, 전체 단어의 정확함에 대한 음성 확인이 사용자로부터 수신된다. 2732에서, 정확한 문자를 사용하여 엔진 결과가 정정된다.

본 출원에서 사용되는 바와 같이, 용어 "컴포넌트" 및 "시스템"은 컴퓨터-관련 개체, 예를 들어, 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행 중인 소프트웨어를 말하기 위한 것이다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서 상에서 실행 중인 프로세스, 프로세서, 하드 디스크 드라이브, (광 및/또는 자기 저장 매체의) 다수의 저장 장치 드라이브, 객체, 실행 파일, 실행 쓰레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 예시로서, 서버 상에서 실행 중인 애플리케이션 및 그 서버 둘다가 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트가 프로세스 및/또는 실행 쓰레드 내에 존재할 수 있고, 컴포넌트가 하나의 컴퓨터 상에 로컬화되어 있을 수 있고 및/또는 2개 이상의 컴퓨터 간에 분산되어 있을 수 있다.

이제 도 28를 참조하면, 개시된 아키텍처에 따라 정정 처리를 실행하는 동작을 하는 컴퓨팅 시스템(2800)의 블록도가 도시되어 있다. 개시된 아키텍처의 다양 한 측면들에 대한 부가적인 상황을 제공하기 위해, 도 28 및 이하의 설명은 이 다양한 측면들이 구현될 수 있는 적당한 컴퓨팅 시스템(2800)에 대한 간략하고 개괄적인 설명을 제공하기 위한 것이다. 이상의 설명이 일반적으로 하나 이상의 컴퓨터 상에서 실행될 수 있는 컴퓨터 실행가능 명령어들과 관련하여 기술되어 있지만, 당업자라면 새로운 실시예도 역시 다른 프로그램 모듈들과 관련하여 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로서 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

일반적으로, 프로그램 모듈은 특정의 태스크를 수행하거나 특정의 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 컴포넌트, 데이터 구조, 기타 등등을 포함한다. 게다가, 당업자라면 본 발명의 방법이 단일-프로세서 또는 멀티프로세서 컴퓨터 시스템, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터는 물론, 퍼스널 컴퓨터, 핸드헬드 컴퓨팅 장치, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램가능 가전 제품, 기타 등등(이들 각각은 하나 이상의 연관된 장치들과 결합되어 동작할 수 있음)을 비롯한 다른 컴퓨터 시스템 구성에서도 실시될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

예시된 측면들은 또한 어떤 태스크들이 통신 네트워크를 통해 연결되어 있는 원격 처리 장치들에 의해 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서도 실시될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서는, 프로그램 모듈들이 로컬 및 원격 메모리 저장 장치 둘다에 위치할 수 있다.

컴퓨터는 통상적으로 각종의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하고 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 이용가능한 매체라면 어느 것이라도 될 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한 다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터 등의 정보를 저장하는 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 컴퓨터 저장 매체로는 RAM, ROM, EEPROM, 플래쉬 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital video disk) 또는 기타 광 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있고 또 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체가 있지만, 이들로 제한되지 않는다.

다시 도 28을 참조하면, 다양한 측면들을 구현하는 예시적인 컴퓨팅 시스템(2800)은 컴퓨터(2802)를 포함하고 있고, 이 컴퓨터(2802)는 처리 장치(2804), 시스템 메모리(2806) 및 시스템 버스(2808)를 포함하고 있다. 시스템 버스(2808)는 시스템 메모리(2806)(이것으로 제한되지 않음)를 비롯한 시스템 컴포넌트들의 처리 장치(2804)에 대한 인터페이스를 제공한다. 처리 장치(2804)는 다양한 상용 프로세서들 중 어느 것이라도 될 수 있다. 듀얼 마이크로프로세서 및 기타 멀티-프로세서 아키텍처도 처리 장치(2804)로서 이용될 수 있다.

시스템 버스(2808)는 메모리 버스(메모리 컨트롤러를 갖거나 갖지 않음), 주변 장치 버스, 및 각종의 상용 버스 아키텍처 중 어느 것이라도 사용하는 로컬 버스와 추가적으로 상호접속될 수 있는 몇가지 유형의 버스 구조 중 어느 것이라도 될 수 있다. 시스템 메모리(2806)는 판독 전용 메모리(ROM)(2810) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(2812)를 포함한다. 기본 입/출력 시스템(BIOS)은 ROM, EPROM, EEPROM 등의 비휘발성 메모리(2810)에 저장되며, 이 BIOS는 시동 중과 같은 때에 컴퓨터(2802) 내의 구성요소들 간의 정보 전송을 돕는 기본 루틴을 포함하고 있다. RAM(2812)은 또한 데이터를 캐싱하기 위한 정적 RAM 등의 고속 RAM도 포함할 수 있다.

컴퓨터(2802)는 내장형 하드 디스크 드라이브(HDD)(2814)(예를 들어, EIDE, SATA) - 이 내장형 하드 디스크 드라이브(2814)는 또한 적당한 새시(도시 생략)에 넣어 외장용으로도 구성될 수 있음 -, 자기 플로피 디스크 드라이브(FDD)(2816)[예를 들어, 이동식 디스켓(2818)으로부터 판독을 하거나 그에 기록을 함] 및 광 디스크 드라이브(2820)[예를 들어, CD-ROM 디스크(2822)를 판독하거나, 또는 DVD 등의 기타 대용량 광 매체로부터 판독을 하거나 그에 기록을 함]를 더 포함하고 있다. 하드 디스크 드라이브(2814), 자기 디스크 드라이브(2816) 및 광 디스크 드라이브(2820)는 각각 하드 디스크 드라이브 인터페이스(2824), 자기 디스크 드라이브 인터페이스(2826) 및 광 드라이브 인터페이스(2828)에 의해 시스템 버스(2808)에 접속될 수 있다. 외장형 드라이브 구현을 위한 인터페이스(2824)는 USB(Universal Serial Bus) 및 IEEE 1394 인터페이스 기술 중 적어도 하나 또는 둘다를 포함한다.

이들 드라이브 및 그와 연관된 컴퓨터 판독가능 매체는 데이터, 데이터 구조, 컴퓨터 실행가능 명령어, 기타 등등의 비휘발성 저장을 제공한다. 컴퓨터(2802)의 경우, 이들 드라이브 및 매체는 임의의 데이터를 적당한 디지털 형식으로 저장하는 것에 대응하고 있다. 컴퓨터 판독가능 매체에 대한 이상의 설명에서 HDD, 이동식 자기 디스켓, 및 CD나 DVD 등의 이동식 광 매체에 대해 언급하고 있지만, 당업자라면 컴퓨터에 의해 판독가능한 기타 유형의 매체(zip 드라이브, 자기 카세트, 플래쉬 메모리 카드, 카트리지, 기타 등등)도 이 예시적인 운영 환경에서 사용될 수 있다는 것과 또한 임의의 이러한 매체가 개시된 아키텍처의 새로운 방법을 수행하는 컴퓨터 실행가능 명령어를 포함하고 있을 수 있다는 것도 잘 알 것이다.

운영 체제(2830), 하나 이상의 애플리케이션 프로그램(2832), 기타 프로그램 모듈(2834) 및 프로그램 데이터(2836)를 비롯한 다수의 프로그램 모듈이 이들 드라이브 및 RAM(2812)에 저장될 수 있다. 운영 체제, 애플리케이션, 모듈 및/또는 데이터의 전부 또는 일부도 역시 RAM(2812)에 캐싱될 수 있다. 개시된 아키텍처가 다양한 상용 운영 체제 또는 운영 체제들의 조합에서 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

사용자는 하나 이상의 유선/무선 입력 장치, 예를 들어, 키보드(2838) 및 마우스(2840) 등의 포인팅 장치를 통해 컴퓨터(2802)에 명령 및 정보를 입력할 수 있다. 입력/출력 장치로는 마이크/스피커(2837), 및 기타 장치(도시 생략)(예를 들어, IR 리모콘, 조이스틱, 게임 패드, 스타일러스 펜, 터치 스크린, 기타 등등)가 있을 수 있다. 이들 및 기타 입력 장치는 종종 시스템 버스(2808)에 결합되어 있는 입력 장치 인터페이스(2842)를 통해 처리 장치(2804)에 접속되지만, 병렬 포트, IEEE 1394 직렬 포트, 게임 포트, USB 포트, IR 인터페이스, 기타 등등의 다른 인터페이스들에 의해 접속될 수 있다.

모니터(2844) 또는 기타 유형의 디스플레이 장치도 비디오 어댑터(2846) 등의 인터페이스를 통해 시스템 버스(2808)에 접속된다. 모니터(2844) 이외에, 컴퓨터는 통상적으로 스피커, 프린터, 기타 등등의 다른 주변 출력 장치(도시 생략)도 포함하고 있다.

컴퓨터(2802)는 원격 컴퓨터(들)(2848) 등의 하나 이상의 원격 컴퓨터와의 유선 및/또는 무선 통신을 통한 논리적 접속을 사용하여 네트워크화된 환경에서 동작할 수 있다. 원격 컴퓨터(들)(2848)는 워크스테이션, 서버 컴퓨터, 라우터, 퍼스널 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 마이크로프로세서-기반 오락 기기, 피어 장치 또는 기타 통상의 네트워크 노드일 수 있으며, 통상적으로 컴퓨터(2802)와 관련하여 기술된 구성요소들 중 다수 또는 그 전부를 포함하고 있지만, 간략함을 위해 메모리/저장 장치(2850)만이 도시되어 있다. 도시된 논리적 접속은 근거리 통신망(LAN)(2852) 및/또는 보다 대규모의 네트워크, 예를 들어, 원거리 통신망(WAN)(2854)에의 유선/무선 접속을 포함한다. 이러한 LAN 및 WAN 네트워킹 환경은 사무실 및 회사에서 흔하게 볼 수 있고 인트라넷 등의 전사적 컴퓨터 네트워크를 용이하게 해주며, 이들 네트워크 전부는 전세계 통신 네트워크, 예를 들어, 인터넷에 접속할 수 있다.

LAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(2802)는 유선 및/또는 무선 통신 네트워크 인터페이스 또는 어댑터(2856)를 통해 로컬 네트워크(2852)에 접속된다. 어댑터(2856)는 LAN(2852)과의 유선 또는 무선 통신을 용이하게 해줄 수 있으며, 이 LAN(2852)은 무선 어댑터(2856)와 통신하기 위해 그에 배치되어 있는 무선 액세 스 포인트도 포함하고 있을 수 있다.

WAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(2802)는 모뎀(2858)을 포함할 수 있거나, WAN(2854) 상의 통신 서버에 접속되어 있거나, WAN(2854)을 통해, 예를 들어, 인터넷을 통해 통신을 설정하는 다른 수단을 갖는다. 내장형이거나 외장형이고 유선 및/또는 무선 장치일 수 있는 모뎀(2858)은 직렬 포트 인터페이스(2842)를 통해 시스템 버스(2808)에 접속된다. 네트워크화된 환경에서, 컴퓨터(2802) 또는 그의 일부와 관련하여 도시된 프로그램 모듈들은 원격 메모리/저장 장치(2850)에 저장될 수 있다. 도시된 네트워크 접속이 예시적인 것이고 컴퓨터들 간에 통신 링크를 설정하는 기타 수단이 사용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

컴퓨터(2802)는 무선 통신에 배치되어 동작하는 임의의 무선 장치 또는 개체, 예를 들어, 프린터, 스캐너, 데스크톱 및/또는 휴대용 컴퓨터, PDA(portable data assistant), 통신 위성, 무선 검출가능 태그와 연관된 임의의 장비 또는 장소(예를 들어, 키오스크, 신문 가판대, 휴게실), 그리고 전화와 통신하는 동작을 한다. 이것은 적어도 Wi-Fi 및 블루투스™ 무선 기술을 포함한다. 따라서, 이 통신은 종래의 네트워크 또는 단지 적어도 2개의 장치 간의 애드혹 통신(ad hoc communication)에서와 같이 미리 정의된 구조일 수 있다.

이제 도 29을 참조하면, 개시된 아키텍처에 따른 정정 처리를 위한 예시적인 컴퓨팅 환경(2900)의 개략 블록도가 도시되어 있다. 시스템(2900)은 하나 이상의 클라이언트(들)(2902)를 포함하고 있다. 클라이언트(들)(2902)는 하드웨어 및/또는 소프트웨어(예를 들어, 쓰레드, 프로세스, 컴퓨팅 장치)일 수 있다. 클라이언 트(들)(2902)는, 예를 들어, 쿠키(들) 및/또는 연관된 컨텍스트 정보(contextual information)를 가지고 있을 수 있다.

시스템(2900)은 또한 하나 이상의 서버(들)(2904)를 포함하고 있다. 서버(들)(2904)도 역시 하드웨어 및/또는 소프트웨어(예를 들어, 쓰레드, 프로세스, 컴퓨팅 장치)일 수 있다. 서버(들)(2904)은, 예를 들어, 본 아키텍처를 이용하여 변환을 수행하는 쓰레드를 가지고 있을 수 있다. 클라이언트(2902)와 서버(2904) 간의 한가지 가능한 통신은 2개 이상의 컴퓨터 프로세스들 간에 전송되도록 구성되어 있는 데이터 패킷의 형태로 되어 있을 수 있다. 이 데이터 패킷은, 예를 들어, 쿠키 및/또는 연관된 컨텍스트 정보를 포함할 수 있다. 시스템(2900)은 클라이언트(들)(2902)와 서버(들)(2904) 간의 통신을 용이하게 해주는 데 이용될 수 있는 통신 프레임워크(2906)(예를 들어, 인터넷 등의 전세계 통신 네트워크)를 포함하고 있다.

유선(광 섬유를 포함함) 및/또는 무선 기술을 통해 통신이 용이하게 될 수 있다. 클라이언트(들)(2902)는 클라이언트(들)(2902)에 로컬인 정보(예를 들어, 쿠키(들) 및/또는 연관된 컨텍스트 정보)를 저장하는 데 이용될 수 있는 하나 이상의 클라이언트 데이터 저장소(들)(2908)에 접속되어 동작한다. 이와 유사하게, 서버(들)(2904)는 서버(들)(2904)에 로컬인 정보를 저장하는 데 이용될 수 있는 하나 이상의 서버 데이터 저장소(들)(2910)에 접속되어 동작한다.

개시된 아키텍처의 예들에 대해 이상에서 설명하였다. 물론, 컴포넌트들 및 /또는 방법들의 모든 생각가능한 조합을 다 기술할 수는 없지만, 당업자라면 많은 추가의 조합 및 치환이 가능하다는 것을 잘 알 것이다. 따라서, 이 새로운 아키텍처가 첨부된 청구항들의 정신 및 범위 내에 속하는 모든 이러한 변경, 수정 및 변형을 포괄하는 것으로 보아야 한다. 게다가, 용어 "포함한다"가 상세한 설명 또는 청구항에서 사용되는 한, 이러한 용어는 용어 "포함하는"이 청구항에서 전이구(transitional word)로 이용될 때 해석되는 것과 유사한 방식으로 포함적인 것으로 보아야 한다.

Claims

컴퓨터-구현 변환 시스템(100)으로서,

음성 입력에 기초하여 아시아어 문자를 출력하는 음성 인식 컴포넌트(102), 및

상기 음성 인식 컴포넌트의 잘못된 출력에 기초하여 정정된 출력을 생성하는 정정 컴포넌트(104)를 포함하는, 컴퓨터-구현 변환 시스템.
제1항에 있어서, 상기 정정 컴포넌트는 상기 잘못된 출력을 선택하여 정정하기 위해 음성으로 또 수작업으로 사용자 상호작용을 용이하게 해주는 스펠링 마법사를 포함하는 것인, 컴퓨터-구현 변환 시스템.
제1항에 있어서, 상기 정정 컴포넌트는 지역 발음 기호를 사용하여 단어 발음에 관한 정보를 수신하는 것인, 컴퓨터-구현 변환 시스템.
제1항에 있어서, 상기 정정 컴포넌트는, 상기 문자가 사용되는 단어들을 제공하는 것에 의해, 단어가 어떻게 표기되는지에 관한 정보를 수신하는 것인, 컴퓨터-구현 변환 시스템.
제1항에 있어서, 상기 정정 컴포넌트는 상기 문자가 어떻게 구성되어 있는지 에 관한 정보를 수신하는 것인, 컴퓨터-구현 변환 시스템.
제1항에 있어서, 자동으로 수행되기를 원하는 동작을 예측 또는 추론하기 위해 확률 및/또는 통계-기반 분석을 이용하는 추론 컴포넌트를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 변환 시스템.
제1항에 있어서, 업데이트된 사전을 다른 사용자 및 사전 벤더(lexicon vendor)와 공유시키는 공유 컴포넌트를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 변환 시스템.
제1항에 있어서, 의미에 기초하여 단어를 가중시키는 가중 컴포넌트(weighting component)를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 변환 시스템.
제1항에 있어서, 사용 빈도 정보(frequency of usage information)를 저장하는 빈도 컴포넌트(frequency component)를 더 포함하며,

상기 정정 컴포넌트는 상기 사용 빈도 정보를 사용하여 정렬된 후보 문자 목록을 제공하는 것인, 컴퓨터-구현 변환 시스템.
제1항에 있어서, 상기 아시아어 문자는 연관된 고정 발음을 갖는 그림 문자를 포함하는 중국어 또는 일본어 표기 형태로 되어 있는 것인, 컴퓨터-구현 변환 시스템.
컴퓨터-구현 음성 인식 방법으로서,

아시아어 음성 신호를 인식하여 결과를 출력하는 단계(1902),

상기 결과의 스펠링을 정정하기 위해 스펠링/정정 모드에 들어가는 단계(1904), 및

음성 발음(phonetic pronunciation) 또는 문자 선택 중 적어도 하나에 기초하여 상기 결과의 스펠링을 한번에 정정하는 단계(1906)를 포함하는, 컴퓨터-구현 음성 인식 방법.
제11항에 있어서, 상기 아시아어 음성 신호를 수신한 것에 응답하여 상기 스펠링/정정 모드에 자동으로 들어가는 단계를 더 포함하며,

상기 정정 모드는 상기 음성 발음을 수신하는 스펠링 마법사를 포함하는 것인, 컴퓨터-구현 음성 인식 방법.
제11항에 있어서, 상기 스펠링을 정정하는 데 사용되는 음소 거리(phoneme distance)를 저장하는 혼동 행렬(confusion matrix)을 적용하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 음성 인식 방법.
제11항에 있어서, 음성에 의한 동음이의어 명령(voiced homophone command)을 사용하여 상기 스펠링을 정정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 음성 인식 방법.
제11항에 있어서, 하위성분 기호로의 단어 분해에 기초하여 상기 스펠링을 정정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 음성 인식 방법.
제11항에 있어서, 상기 스펠링을 정정하면서 새로운 사전을 발전시키고 이 새로운 사전을 다른 사용자에게 전송하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 음성 인식 방법.
제11항에 있어서, 상기 아시아어 음성 신호의 언어에 기초하여 다수의 표기법 간에 전환을 하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 음성 인식 방법.
제11항에 있어서, 문자를 포함하는 하나 이상의 단어의 음성 입력에 기초하여 상기 문자를 선택하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 음성 인식 방법.
제11항에 있어서, 우선순위가 매겨진 후보 문자 목록을 발생하고 후보 문자들을 수작업 또는 음성 명령 중 하나에 의해 선택하기 위한 색인 목록으로서 제시하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 음성 인식 방법.
컴퓨터-구현 시스템으로서,

아시아어 음성 신호를 인식하여 결과를 출력하는 컴퓨터-구현 수단(102),

상기 결과의 스펠링을 정정하기 위해 스펠링/정정 모드에 들어가는 컴퓨터-구현 수단(302),

주요 단어 검색(key word search)을 수행하는 컴퓨터-구현 수단(502), 및

음성 명령 및 수작업 문자 선택에 기초하여 상기 결과의 스펠링을 한번에 정정하는 컴퓨터-구현 수단(104)을 포함하는, 컴퓨터-구현 시스템.