WO2003017252A1 - Verfahren und vorrichtung zum erkennen einer phonetischen lautfolge oder zeichenfolge - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zum erkennen einer phonetischen lautfolge oder zeichenfolge Download PDF

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WO2003017252A1
WO2003017252A1 PCT/EP2001/009353 EP0109353W WO03017252A1 WO 2003017252 A1 WO2003017252 A1 WO 2003017252A1 EP 0109353 W EP0109353 W EP 0109353W WO 03017252 A1 WO03017252 A1 WO 03017252A1
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sequence
features
feature
phonetic
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PCT/EP2001/009353
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Hans Geiger
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Knittel, Jochen
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    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
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    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/02—Feature extraction for speech recognition; Selection of recognition unit
    • G10L2015/025—Phonemes, fenemes or fenones being the recognition units

Definitions

  • the present invention relates to a method and an apparatus for recognizing a sequence of phonetic sounds or characters, e.g. a string of characters according to the ASC Il standard.
  • control commands are entered in a predetermined manner, which is defined by the command language of the computer software. Entries that do not exactly correspond to the specified command sets are simply not recognized and processed. The input can be made either by entering a character string on the keyboard or by speaking a control command into a microphone that is connected to a speech recognition system. Regardless of what type of control command is entered, it is in any case necessary that the entered or recognized control command corresponds exactly to a control command specified by the computer software.
  • US Pat. No. 5,737,485 shows a device for speech recognition, in which feature extras are provided both behind a microphone for short-range communication and behind a microphone arrangement for room detection, which form a feature sequence from a phonetic sound sequence.
  • the feature sequences of the proximity and spatial detection are fed to a neural network, which is intended to recognize correlations between disturbed features and largely trouble-free features in a learning phase and later replace speech-impaired features with largely trouble-free features in accordance with the knowledge learned, before the Features of a speech recognition are supplied.
  • the disadvantage of this device is that . Inability of the system to react dynamically to changes in sound generation. Detection continues indistinctly spoken words are not improved by the system.
  • DE 198 04 603 shows a speech recognition system that generates a feature sequence in the form of test signals from a phonetic sequence. These test signals are then compared with lexical knowledge in the form of reference signals, with sequences of reference signals representing words that are obtained from a training signal. Speech recognition is to be improved in that the features in the form of the test signals are not only compared with the vocabulary learned in this way but also with learned combinations of sentence elements that are more likely to occur. The accuracy of the
  • the input character string or phonetic sound sequence is fed to a neural network in which the character string is broken down into individual features in the character sequence either based on phonetic, semantic and / or lexically stored information or merely based on separating marks (e.g. spaces, speech pause).
  • This Characteristics can be short strings / words or certain sounds and combinations of sounds.
  • the neural network compiles combinations of features that are combined with lexical, semantic and / or phonetic information, taking into account the information from a lexicon, in such a way that they have a defined meaningfulness.
  • the neural network forms many of these combinations of features and compares them in the form of time-coded neurons with the sequence of features.
  • the defined information content can then, if necessary, be transformed into an executable command according to a predefined command set of computer software, which causes an action such as output, query, etc.
  • the sequence of characteristics formed in the neural network is redefined, for example by defining and combining the related sounds, ie characteristics, in a sequence of sounds. With the newly formed sequence of features, a comparison can again be made with those found on the part of the neural network Characteristic combinations are carried out.
  • the matching part can be shown as recognized in a display or output unit and asked for a new entry of the undetected part.
  • a temporary storage area is provided in the storage area for the lexical and / or semantic knowledge, in which matching features and combinations of features recognized from the previous recognition activity are stored, which the neural network prefers to access when forming the combination of features.
  • the system focuses on a specific topic or statement area. This considerably improves the recognition of the characters or sequence of sounds.
  • character sequences or sound sequences can be stored together with their meaningfulness and semantic information, so that it is the neural It is possible for the network to generate meaningful information content of the combination of features in the compiled combination of features based on the semantic information, which comes close to the feature sequence in terms of sound or the character sequence.
  • the proximity can be recognized by characteristic vowel sequences, consonant sequences or vowel / consonant combinations.
  • the statement of the phonetic sound sequence or character string must include an input device into which a text can be spoken or, for example, entered via a keyboard. While a character string is entered, the sequence of features is separated by delimiters such as e.g. Whenever spaces are specified, the sequence of features must be formed by the neural network itself in the case of a phonetic sequence of sounds. It uses the stored lexical and semantic knowledge in the memory areas that the neural network uses.
  • the formation of the feature sequence can be carried out using the associative word recognition, whereby sound or character sequences are formed from sounds or character components, the existence of which in the sound or character sequence is represented by a vector.
  • the vector can also make statements, e.g. semantic type, contain and / or statements in connection with given control parameters of a computer software.
  • the recognition can then be realized by comparing the vector of the entered sound or character string with stored vectors.
  • the combination of features When the combination of features is formed by the neural network, the combination of features can ultimately be formed immediately on the basis of a meaningful content which, as a predetermined control command of a computer software, promptly initiates a certain action.
  • the feature comparison can, however, also be carried out with combinations of features that contain a meaningful statement at all. This matching combination of features can then be checked to determine whether this meaningful statement matches a given control command.
  • 1 shows a recognition device 10 for phonetic sequences
  • the input device 12 can be, for example, a keyboard or
  • the phonetic string. or character string 1 is "ann a neural network 14 is supplied equipped with a
  • the neural network is also connected to fuzzy logic 20, which serves to process features or combinations of features that are not recognized as matching. Furthermore, the neural network 14 is connected to an output interface 22, within which permissible command sets for desired actions, for example an output or a query or the like, are stored.
  • the operation of the recognition device from FIG. 1 is described below.
  • the character string or phonetic string transferred into the neural network 14 is divided into a sequence of features.
  • This structure can either be based on separators in a character string or, for example, due to pauses in speech in a phonetic sequence. consequences. However, the structure can also be based on information from the memory 16.
  • the subdivided individual components of the sequence form features, so that the phonetic or character sequence is converted into a feature sequence that can be examined for its meaning in the neural network. This recognition of the content of meaning is realized by a comparison with time-coded neurons.
  • the neural network creates hypotheses in the form of combinations of features that are similar to the sequence of features and have a defined meaning.
  • the neural network forms a large number of such combinations of features, which are compared in time with the feature sequence of the phonetic or character string. . 'In Figure 2, such a comparison scheme is shown: this, the abscissa shows a listing Ü prepared provoking features, in the present example of ⁇ l to 6, and the ordinate represents a time axis showing the comparison of the characteristic sequence of phonetic or character strings with Characteristic combinations of different hypotheses Hl to H4 shows. The number of contradictions to the features of the feature sequence and / or to the lexical / semantic knowledge and / or to the command set of the data interface 22 is determined for each hypothesis.
  • hypotheses H1 to H4 are compared with the sequence of features. After the first comparison, a hypothesis with most contradictions is eliminated. At the second point in time, the remaining hypotheses are compared again, possibly taking into account new parameters (command set compatibility, etc.). This in turn leads to the falling out of the most contradictory hypothesis.
  • the comparisons are carried out until a hypothesis (combination of features) remains that shows good agreement with the feature sequence and few contradictions.
  • the meaningfulness is defined which is assigned to the remaining hypothesis. In the comparison it was already taken into account as a parameter whether the statement of the combination of features corresponds to a command from the output interface 16 or can be transformed into such a command.
  • the unrecognized feature sequence can be tried by feeding the unrecognized part of the sequence into the fuzzy logic 20 in conjunction with the lexical and semantic knowledge from the memory 16 weighting the
  • the sequence of the features can be taken into account as an additional parameter when weighting the similarity.
  • unrecognized phonetic or character strings may still be recognized by interpreting the sequence. If this method does not lead to a result either, the recognized character or sound component can be shown on a display and the meaning, description or changed input of the undetected phonetic or character string can be asked. In this way, the operator is taught which statements they need to clarify.
  • hypotheses corresponds to the instruction set of an output or action interface 22.
  • the output interface 22 can be the input area of a computer program or different computer programs, by means of which different actions can be initiated.
  • the recognition device 10 could be used in an information or information terminal of an airport or the train.
  • Such a detection device can also be used to control terminals or computers in order to enable access to databases, the system being able to recreate assignments between different data based on the entered / spoken links.
  • Such a terminal could therefore not only be used to output data, but also to put together new data or to generate new data.
  • the device preferably contains a display for displaying the command known or derived from the character or phonetic sequence, which may have to be confirmed by the operator before the action is carried out. In this way it can be avoided that wrong actions are started.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen einer phonetischen Lautfolge oder einer Zeichenfolge, z.B. nach dem ASC II-Standard, mit folgenden Verfahrensschritten: a) Die Abfolge wird einem neuronalen Netz zugeführt, b) in dem neuronalen Netz wird aus der phonetischen Abfolge bzw. Zeichenabfolge unter Berücksichtigung von phonetischen und/oder lexikalischen gespeicherten Informationen und/oder basierend auf einer Zeichenkettenabfolge (Leerzeichen) eine Abfolge von Merkmalen gebildet, c) die gebildet Merkmalsabfolge wird mit einer Merkmalskombination (H) eines definierten Aussagegehaltes vergliche, die aus gespeicherten lexikalischen und semantischen Informationen auf der Basis der Merkmalsabfolge gebildet wird, d) Schritt c) wird solange mit neuen Merkmalskombinationen wiederholt, bis unter Minimierung von Widersprüchen eine mit der Merkmalsabfolge zumindest weitgehend übereinstimmende Merkmalskombination gefunden wird, e) der Aussagegehalt der Merkmalskombination mit den wenigsten Widersprüchen wird als Resultat ausgegeben und/oder eine dem Aussagegehalt zugeordnete Aktion wird durchgeführt.

Description

VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUM ERKENNEN EINER PHONETISCHEN LAUTFOLGE ODER ZEICHENFOLGE
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Erkennen einer Abfolge phonetischer Laute oder Zeichen, z.B. einem Zeichenstring nach dem ASC Il-Standard.
Bei vielen Computeranwendungen erfolgt die Eingabe von Steuerungsbefehlen in fest vorgegebener Form, die durch die Befehlssprache der Computersoftware definiert ist. Eingaben, die nicht genau den vorgegebenen Befehlssätzen entsprechen, werden schlichtweg nicht erkannt und abgearbeitet. Die Eingabe kann entweder durch Eingabe einer Zeichenfolge über die Tastatur erfolgen oder durch Einsprechen eines Steuerungsbefehls in ein Mikrofon, das mit einem Spracherkennungssystem verbunden ist. Unabhängig davon, .auf welche Art der Steuerungsbefehl eingegeben wird, ist es' in jedem Fall erforderlich, daß der eingegebene bzw. erkannte Steuerungsbefehl genau einem durch die Com- putersoftware vorgegebenen Steuerungsbefehl entspricht.
Die US 5,737,485 zeigt eine Vorrichtung zur Spracherkennung, in- welcher sowohl hinter einem Mikrofon zum Nahsprechen als auch hinter einer Mikrofonanordnung zur Raumerfassung Merkmalsextra- hierer vorgesehen sind, die aus einer phonetischen Lautfolge eine Merkmalsabfolge bilden. Die Merkmalsabfolgen der Nah- und Raumerfassung werden einem neuronalen Netzwerk zugeführt, welches dazu vorgesehen ist in einer Lernphase Korrelationen zwischen gestörten Merkmalen und weitgehend störungsfreien Merkmalen zu erkennen und später in der Spracherkennung gestörte Merkmale entsprechend dem gelernten Wissen durch weitgehend störfreien Merkmale zu ersetzen, bevor die Merkmale einer Spracherkennung zugeführt werden. Nachteil dieser Vorrichtung ist die .Unfähigkeit des Systems dynamisch auf Veränderungen in der Lauterzeugung zu reagieren. Weitrehin wird die Erkennung undeutlich gesprochener Wörter durch das System nicht verbessert.
Die DE 198 04 603 zeigt ein Spracherkennungssystem das aus einer phonetischen Abfolge eine Merkmalsabfolge in Form von Testsignalen generiert. Diese Testsignale werden dann mit lexikalischem Wissen in Form von Referenzsignalen, verglichen, wobei Folgen von Refernzsignalen Wörter darstellen, die aus einem Trainingssignal erhalten werden. Die Spracherkennung soll dadurch verbessert werden, dass die Merkmale in Form der Testsignale nicht nur mit dem so erlernten Vokabular verglichen werden sondern auch mit erlernten Kombinationen von Satzelementen, die mit höherer Wahrscheinlichkeit vorkommen. Die Genauigkeit der
I sprackerkennung bei undeutlich ausgesprochenen Wörtern wird
[hierdurch jedoch nicht verbessert.
Es ist nun Ziel der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren und eine Vorrichtung zu schaffen, die eine Eingabe unformatierter Sprache oder Befehle erlauben, die eine verbesserte Erkennung der Sprache oder Befehle auch dann ermöglichen, wenn diese undeutlich, in veränderter Weise ausgesprochen oder durch verschiedene Personen ausgesprochen werden.
Die Erfindung wird gelöst durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 und durch eine Vorrichtung gemäß Anspruch 9 gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind Gegenstand der zugeordneten Unteransprüche.
Erfindungsgemäß wird die eingegebene Zeichenfolge oder phonetische Lautfolge einem neuronalen Netzwerk zugeführt, in welchem die Zeichenfolge entweder aufgrund phonetischer, semantischer und/oder lexikalischer gespeicherter Informationen oder bloß basierend auf Trennmarken (z.B. Leerzeichen, Sprechpause) in der Zeichenabfolge in einzelne Merkmale zerlegt wird. Diese Merkmale können kurze Zeichenketten/Wörter oder bestimmte Laute und Lautkombinationen sein. Basierend auf dieser Merkmalsabfolge stellt das neuronale Netz Merkmalskombinationen zusammen, die unter Berücksichtigung der Informationen aus einem Lexikon mit lexikalischen, semantischen und/oder phonetischen Informationen derart kombiniert werden, dass sie einen definierten Aussagegehalt haben. Das neuronale Netzwerk bildet viele dieser Merkmalskombinationen und vergleicht diese in Form zeitlich codierter Neuronen mit der Merkmalsabfolge. Es wird schließlich der Aussagegehalt derjenigen Merkmalskombination verwendet, die unter Minimierung der Widersprüche eine weitgehende Übereinstimmung mit der Merkmalsabfolge aufweist. Der definierte Aussagegehalt kann anschließend gegebenenfalls entsprechend einem vorgegebenen Befehlssatz einer Computersoftware in einen ausführbaren Befehl transformiert werden, der eine Aktion wie z.B. Ausgabe, Abfrage etc. bewirkt.
Führt der sequentiell durchgeführte Vergleich der Merkmalsabfolge mit den vom neuronalen Netzwerk aufgestellten Merkmalskombination zu keinem befriedigenden Ergebnis, so kann versucht werden, Teile der Merkmalsabfolge, die eine relativ gute Übereinstimmung mit einer Merkmalskombination zeigten, unverändert zu lassen und beispielsweise unter Zuhilfenahme einer Fuzzy Logic diejenigen Teile der Merkmalsabfolge zu verändern, die keine oder nur eine geringe Übereinstimmung mit den Merkmalskombinationen aufwies.
Figure imgf000004_0001
Wird bei dem Vergleich mit allen Merkmalskombinationen insge- samc kein zufriedenstellendes Ergebnis erzielt, so wird die in dem neuronalen Netzwerk gebildete Merkmalsabfolge neu definiert z.B. indem bei einer Lautabfolge die zusammenhängenden Laute, d.h. Merkmale anders definiert und zusammengestellt werden. Mit der neu gebildeten Merkmalsabfolge kann nun wiederum ein Vergleich mit den seitens des neuronalen Netzwerkes gefundenen Merkmalskombinationen durchgeführt werden.
Wenn sich lediglich eine Teilübereinstimmung der Merkmalsabfolge mit einer Merkmalskombination ergibt, kann der übereinstimmende Teil in einer Anzeige- oder Ausgabeeinheit als erkannt dargestellt werden und nach erneuter Eingabe des unerkannten Teils gefragt werden.
Vorzugsweise ist in dem Speicherbereich für das lexikalische und/oder semantische Wissen ein temporärer Speicherbereich vorgesehen, in dem aus der gerade zurückliegenden Erkennungstätig- keit erkannte, übereinstimmende Merkmale und Merkmalskombinationen abgelegt werden, auf die das neuronale Netz bei der Bildung der Merkmalskombinationen bevorzugt zugreift. Auf diese Weise fokussiert sich das System selbst auf einen angesprochenen Themen- bzw. Aussagebereich. Hierdurch wird die Erkennung der Zeichen oder Lautabfolge beträchtlich verbessert.
Durch die Erfindung wird erreicht, daß man Fragen oder Befehle völlig formlos und ohne Wissen einer Befehlssprache oder Befehlsterminologie in ein Eingabeterminal eingeben kann und damit gesteuert durch Sofcware bestimmte Aktionen auslösen kann. Das erfindungsge äße Verfahren und die erfindungsgemäße Vorrichtung übernehmen hierbei die Funktion der Schnittstelle zwischen der formlosen willkürlichen subjektiven Eingabe und dem seitens der ComputerSoftware erforderlichen vorgegebenen Befehlssatz. Die Erfindung fungiert als intelligente Schnittstelle, die sich auf subjektive Eigenheiten in der Eingabe einstellt und selbständig die Erkennung auf bestimmte Themen bzw. Aussage- oder Befehlsbereiche fokussiert.
In dem Speicher für das lexikalische Wissen können Zeichenabfolgen oder Lautfolgen zusammen mit ihrem Aussagegehalt und semantischer Information abgelegt sein, so daß es dem neuronalen Netz möglich ist , in der zusammengestellten Merkmalskombination aufgrund der semantischen Information sinnvolle Aussagegehalte der Merkmalskombination zu generieren, die klanglich oder von der Zeichenabfolge her in die Nähe der Merkmalsabfolge kommen . Die Nähe kann anhand charakteristischer Vokalfolgen, Konsonantenfolgen oder Vokal- /Konsonanten-Kombinationen erkannt werden .
Die Vorrichtung zum Erkennen der 3edeu ung bzw . der Aussage der phonetischen Lautfolge oder Zeichenfolge muß eine Eingabevorrichtung umfassen, in die ein Text eingesprochen oder beispielsweise über eine Tastatur eingegeben werden kann . Während bei einer eingegebenen Zeichenfolge die Merkmalsabfolge durch Trennzeichen wie z .B . Leerzeichen in der Regel vorgegeben ist , r muß die Merkmalsabfolge bei einer phonetischen Lautabfolge durch das neuronale Netz selbst gebildet werden. Sie bedient sich dabei des gespeicherten lexikalischen und semantischen Wissens in den Speicherbereichen, auf die das neuronale Netzwerk zurückgreift .
Die Bildung der Merkmalsabfolge kann durchgeführt werden unter Verwendung der associative word-recognition, wobei aus Lauten oder Zeichenbestandteilen Laut- bzw. Zeichenabfolgen gebildet werden, deren Existenz in der Laut- bzw. Zeichenabfolge durch einen Vektor dargestellt wird. Zusätzlich kann der Vektor noch Aussagen, z.B. semantischer Art, enthalten und/oder Aussagen im Zusammenhang mit vorgegebenen Steuerungsparametern einer Co pu- tersofcware. Die Erkennung kann dann durch Vergleich des Vektors der eingegebenen Laut- oder Zeichenfolge mit gespeicherten Vektoren realisiert werden.
Bei der Bildung der Merkmalskombination durch das neuronale Netzwerk kann letztendlich die Bildung der Merkmalskombination gleich unter Zugrundelegung eines Aussagegehalts erfolgen, der als vorgegebener Steuerungsbefehl einer Computersoftware unmit- telbar eine bestimmte Aktion veranlaßt. Der Merkmalsvergleich kann jedoch auch mit Merkmalskombinationen erfolgen, die überhaupt eine sinnvolle Aussage beinhalten. -Diese übereinstimmende Merkmalskombination kann anschließend daraufhin überprüft werden, ob diese sinnvolle Aussage mit einem vorgegebenen Steuerungsbefehl übereinstimmt.
Die Erfindung wird nachfolgend beispielsweise anhand der schematischen Zeichnung beschrieben.
Fig. 1 zeigt eine Erkennungsvorrichtung 10 für phonetische Fol-
| gen oder Zeichenfolgen, die über ein Eingabegerät 12 eingegeben 'werden. Das Eingabegerät kann beispielsweise eine Tastatur oder | ein Mikrophon sein. Der phonetische String. oder Zeichenstring 1 wird " ann einem neuronalen Netzwerk 14 zugeführt, das mit einem
1 ' j großen- Wissensspeicher 16 verbunden sind, .in dem lexikalisches | semantisches Wissen als auch Wissen über die korrespondierenden phonetischen Eigenschaften der lexikalischen Begriffe abgelegt sind. In dem Speicher 16 ist ein temporärer Speicher 18 enthalten, dessen Bedeutung später noch näher umschrieben wird. Das neuronale Netzwerk ist weiterhin mit einer Fuzzy Logik 20 verbunden, die dazu dient, nicht als übereinstimmend erkannte Merkmale oder Merkmalskombinationen zu bearbeiten. Ferner ist das neuronale Netzwerk 14 mit einer Ausgabeschnittstelle 22 verbunden, innerhalb der zulässige Befehlssätze für gewünschte Aktionen z.B. eine Ausgabe oder eine Abfrage oder dergleichen abgelegt sind.
Die Tätigkeit der Erkennungsvorrichtung aus Fig. 1 wird nachfolgend beschrieben. Der in das neuronale Netzwerk 14 überführte Zeichenstring oder phonetische String wird in eine Abfolge von Merkmalen gegliedert. Diese Gliederung kann entweder aufgrund von Trennzeichen in einer Zeichenfolge oder beispielsweise aufgrund von Sprechpausen in einer phonetischen Abfolge er- folgen. Die Gliederung kann jedoch auch basierend auf Informationen aus dem Speicher 16 erfolgen. Die untergliederten Einzelbestandteilen der Abfolge bilden Merkmale, so dass die phonetische oder Zeichenabfolge in eine Merkmalsabfolge überführt wird, die in dem neuronalen Netzwerk auf ihren Bedeutungsgehalt untersucht werden kann. Diese Erkennung des Bedeutungsinhalts wird realisiert durch einen Vergleich mit zeitcodierten Neuronen. Das neuronale Netz stellt Hypothesen in Form von Merkmalskombinationen auf, die ähnlich zur Merkmalsabfolge sind und einen definierten Aussagegehalt haben. Das neuronale Netzwerk bildet entsprechend dem zur Verfügung stehenden semantischen und lexikalischen Wissen aus dem Speicher 16 eine große Anzahl an derartigen Merkmalskombinationen, die zeitlich nacheinander mit der Merkmalsabfolge des phonetischen oder Zeichenstrings verglichen werden.'' In Fig. 2 ist ein derartiges Vergleichsschema dargestellt: Hierbei, zeigt die Abszisse eine Auflistung ü- bereinstimmender Merkmale, im vorliegenden Beispiel von ιl bis 6, und die Ordinate stellt eine Zeitachse dar, die den Vergleich der Merkmalsabfolge des phonetischen oder Zeichenstrings mit den Merkmalskombinationen unterschiedlicher Hypothesen Hl bis H4 zeigt. Für jede Hypothese wird die Anzahl der Widersprüche zu den Merkmalen der Merkmalsabfolge und/oder zum lexikalischen/semantischen Wissen und/oder zum Befehlssatz der Datenschnittstelle 22 ermittelt. In einem ersten Zeitpunkt werden alle vier Hypothesen Hl bis H4 mit der Merkmalsabfolge verglichen. Nach dem ersten Vergleich wird eine Hypothese mit den meisten Widersprüchen eliminiert. Zum zweiten Zeitpunkt werden die verbleibenden Hypothesen abermals, gegebenenfalls unter Berücksichtigung neuer Parameter (Befehlssatzkompatibilität etc.) verglichen. Dies führt wiederum zum Herausfallen der widersprüchlichsten Hypothese. Die Vergleiche werden so oft durchgeführt, bis eine Hpothese (Merkmalskombination) übrigbleibt, die eine gute Übereinstimmung zur Merkmalsabfolge und die wenigsten Widersprüche aufweist. Als Aussagegehalt der Merkmalsabfolge wird derjenige Aussagegehalt definiert, der der verbleibenden Hypothese zugeordnet ist. In dem Vergleich wurde bereits als ein Parameter berücksichtigt, ob die Aussage der Merkmalskombi- nation mit einem Befehl der Ausgabeschnittstelle 16 übereinstimmt oder sich in einen derartigen Befehl transformieren läßt.
Falls sich bei dem Merkmalsvergleich herausstellt, dass die Merkmalskombination nur in Teilbereichen mit einer Hypothese übereinstimmt, kann durch Einspeisen des nicht erkannten Teils der Abfolge in die Fuzzy Logik 20 in Verbindung mit dem lexikalischen und semantischen Wissen aus dem Speicher 16 versucht werden, die unerkannte Merkmalsabfolge unter Gewichtung der
Reihenfolge und des Zusammenwirkens der Merkmale mit ähnlichen bekannten Merkmalskombinationen zu vergleichen, wobei die Abfolge der Merkmale als zusätzlicher Parameter bei der Gewichtung der Ähnlichkeit berücksichtigt werden kann. Auf diese Weise können unerkannte phonetische oder Zeichenfolgen möglicherweise durch Interpretation der Abfolge doch erkannt werden. Falls auch dieses Verfahren zu keinem Ergebnis führt, kann auf einem Display der erkannte Zeichen- oder Lautbestandteil angezeigt werden, und nach der Bedeutung, Beschreibung oder geänderten Eingabe des nicht erkannten phonetischen oder Zeichenstrings gefragt werden. Auf diese Weise wird der bedienenden Person vermittelt, welche Aussagen sie präzisieren muß.
Selbstverständlich führen nur zumindest weitgehend übereinstimmende Hypothesen zu einem Erfolg, deren Aussage mit dem Befehlssatz einer Ausgabe- oder Aktionsschnittstelle 22 korrespondiert. Dem kann entweder dadurch Rechnung getragen werden, dass das neuronale Netzwerk nur Hypothesen aufstellt, deren Aussagegehalt mit dem Befehlssatz der Ausgabeschnittstelle korrespondiert oder dass als übereinstimmend oder weitgehend übereinstimmend erkannte Hypothesen (Merkmalskombinationen) nur dann verwendet werden, wenn dem Aussagegehalt dieser Hypothesen in einem nachfolgenden Vergleichsvorgang ein Befehl aus dem Befehlssatz der Ausgabeschnittstelle 22 zugeordnet werden kann. Die Ausgabeschnittstelle 22 kann der Eingabebereich eines Com- puterprogrammes oder unterschiedlicher Computerprogramme sein, durch die unterschiedliche Aktionen veranlaßt werden können. So könnte beispielsweise die Erkennungsvorrichtung 10 in einem Auskunfts- oder Informationsterminal eines Flughafens oder der Bahn verwendet werden. Durch eine derartige Erkennungsvorrichtung können auch Terminals oder Computer gesteuert werden, um Zugriff auf Datenbestände zu ermöglichen, wobei das System in der .Lage wäre, Zuordnungen zwischen unterschiedlichen Daten aufgrund der eingegebenen/eingesprochenen Verknüpfungen selbst neu zu erstellen. Ein derartiges Terminal könnte somit nicht nur dazu verwendet werden, Daten auszugeben, sondern auch Daten neu zusammenzustellen bzw. neue Daten zu .generieren. Vorzugsweise enthält die Vorrichtung ein Display zur Darstellung des aus der Zeichen- oder phonetischen Abfolge bekannten bzw. abgeleiteten Befehls, der gegebenenfalls seitens der Bedienperson bestätigt werden muß, bevor die Aktion durchgeführt wird. Auf diese Weise läßt sich vermeiden, dass falsche Aktionen gestartet werden.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Erkennen einer phonetischen Lautfolge oder einer Zeichenfolge, z.3. nach dem ASC Il-Standard, mit folgenden Verfahrensschritten: a) Die Abfolge wird einem neuronalen Netz zugeführt, b) in dem neuronalen Netz wird aus der phonecischen Abfolge bzw. Zeichenabfolge unter Berücksichtigung von phonetischen und/oder lexikalischen gespeicherten Informationen und/oder basierend auf einer Zeichenkettenabfolge (Leerzeichen) eine Abfolge von Merkmalen gebildet, c) die gebildete Merkmalsabfolge wird mit einer Merkmalskombination (H) eines definierten Aussagegehaltes verglichen, die aus gespeicherten lexikalischen und semantischen Informationen auf der Basis der Merkmalsabfolge gebildet wird, d) Schritt c) wird solange mit neuen Merkmalskombinationen wiederholt, bis unter Minimierung von Widersprüchen eine mit der Merkmalsabfolge zumindest weitgehend übereinstimmende Merkmals ombination gefunden wird, e) der Aussagegehalt der Merkmalskombination mit den wenigsten Widersprüchen wird dann als Resultat ausgegeben und/oder eine dem Aussagegehalt dieser MerkmalsKombination zugeordnete Aktion wird durchgeführt, wenn dieses Resultat plausibel ist, andernfalls wird durch das neuronale Netz eine neue definierte Merkmalsabfolge gemäß b) gebildet und die Schritte c) bis e) werden wiederholt.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß der Aussagegehalt einer übereinstimmenden Merkmals ombination nur dann als Resultat ausgegeben wird, wenn dieser Aussagegehalt in einem gespeicherten Bereich zulässiger Aussagegehalte enthalten ist.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß in vorhergehenden Erkennungsschritten erkannte übereinstimmende Merkmalskombinationen in einem temporären Speicher gespeichert werden, und daß die in dem temporären Speicher zwischengespeicherten Merkmale und/oder Merkmalskombinationen bevorzugt für einen Merkmalsvergleich verwendet werden.
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß die in dem temporären Speicher gespeicherten Informationen auf der Basis gespeicherter lexikalischer Informationen einem bestimmten Aussagebereich oder Themenbereich zugeordnet werden, und primär Merkmale aus diesem Aussagebefeich oder Themenbereich zur Bildung der Merkmalskombinationen verwendet werden.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß wenn keine übereinstimmende Merkmalskombination gefunden wird, auf der Basis einer Merkmalskombination mit möglichst vielen Merkmalsübereinstimmungen der nicht übereinstimmende Teil der Abfolge verändert und die veränderte Abfolge der Erkennung in Schritt c) zugeführt wird.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, daß der nicht übereinstimmende Teil der Merkmalsabfolge unter Verwendung einer Fuzzy Logik verändert wird, wobei die Veränderung des nicht übereinstimmenden Teils der Merkmalsabfolge unter Berücksichtigung der Ähnlichkeit und Abfolge der Merkmale mit der Abfolge in Merkmalskombinationen (H) definierten Aussagegehalts vorgenommen wird, sofern diese Ähnlichkeit einen definierten Wert oder Wertebereich überschreitet.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß wenn keine übereinstimmende Merkmalskombination gefunden wird, die Merkmalsabfolge in Schritt b) neu definiert und der Erkennung in Schritt c) zugeführt wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß bei der Bildung der Merkmalsabfolge Vektoren gebildet werden, die charakteristisch für die Abfolge und/oder Eigenschaften von phonetischen oder Zeichenseguenzen sind, und daß der Merkmalsvergleich anhand des Vergleichs dieser Vektoren durchgeführt wird.
9. Vorrichtung zum Erkennen der Bedeutung einer phonetischen Lautfolge oder einer Zeichenfolge, z.B. nach dem ASC II- Standard, mit folgenden Bestandteilen:
Einer Eingabevorrichtung (12) zur Spracheingabe und/oder zur Eingabe von Zeichen, z.B. eine Tastatur, einem neuronalen Netzwerk (14), das die in der Eingabevorrichtung eingegebene phonetische - oder Zeichenabfolge aufnimmt, einem Speicher (16) mit lexikalischem, semantischen und/oder phonetischen Informationen, einer ersten Ebene des neuronalen Netzwerkes, die unter Berücksichtigung der Informationen im Speicher aus der phonetischen oder Zeichenabfolge eine Merkmalsabfolge bildet, einem Speicherbereich (22) mit zulässigen Aussagegehalten oder Befehlssätzen, einer zweiten Ebene des neuronalen Netzwerkes, die unter Verwendung der Informationen aus dem Speicher Merkmalskombinationen mit einem definierten Aussagegehalt bildet, einer Vergleichsvorrichtung zum Vergleichen der Merkmals¬ abfolge mit den Merkmalskombinationen, einer Bewertungseinrichtung zur Bewertung von Widersprü¬ chen von aufgestellten Merkmalskombinationen mit der Merk¬ malsabfolge und/oder den im Speicher gespeicherten lexika¬ lischen/semantischen Informationen und gegebenenfall s den Befehlssätzen im Speicherbereich (22 ) , einer Vorrichtung, die ergebnisabhängig die erste Ebene des neuronalen Netzwerkes zur Bildung einer neuen Merkmalsabfolge veranlasst , einer Ausgabeeinrichtung zur Anzeige des Aussagegehalts der am wenigsten widersprüchlichen Merkmalskombination und/oder einer Einrichtung zum Durchführen einer dem Aussagegehalt dieser Merkmalskombination zugeordneten Aktion .
10. Vorrichtung nach Anspruch 9, gekennzeichnet durch eine Fuzzy Logik (20) zur Änderung zumindest eines Teils einer Merkmalsabfolge unter Berücksichtigung der Ähnlichkeit und Abfolge der Merkmale mit im Speicher gespeicherten Merkmalskombi ationen, welche Fuzzy Logik ausgangs- seitig mit der zweiten Ebene verbunden ist.
11. Vorrichtung nach Anspruch 9 oder 10, gekennzeichnet durch einen temporären Speicher, der erkannte Merkmalskombinationen aus den letzten Erkennungen speichert, welcher temporäre Speicher ausgangsseitig mit der zweiten Ebene des neuronalen Netzwerkes verbunden ist.
12. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 9 bis 11, gekennzeichnet durch eine Vorrichtung, die ergebnisabhängig die erste Ebene des neuronalen Netzwerkes zur Bildung einer neuen Merkmalsabfolge veranlaßt.
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