Situationsangepasste Spracherkennung

Hier soll ein Situationsmodell genutzt werden, um top-down Durchgriff im Spracherkenner und Dialogmanager zu ermöglichen. Ziel ist, nicht nur (dichte) Lattices als Schnittstellen zu nutzen, sondern z.B. bei Änderung der akustischen Umgebung direkt die akustische Merkmalsextraktion zu adaptieren und iterativ den Spracherkenner neu zu nutzen. Ähnliches gilt für Änderungen im Emotions- oder Verhaltenszustand, die z.B. zur Nutzung angepasster akustischer Modelle führen. Oder Änderungen in der Domäne oder der Aufgabe, oder der Kooperativität oder der Intention des Benutzers, die den Dialogmanager beeinflussen. Lernvorgänge sind hier zu implementieren und zu untersuchen bzw. die Anzahl von Alternativen zu vergrößern. Aus der Spracherkennung sind abgeleitete Grössen zu definieren, die für Verhaltensmodelle elevant sind und von diesem interpretativ verwendet werden können bzw. dieses modifizieren.

Situation-adapted speech recognition

A situation model is to be used here to enable top-down access in the speech recognizer and dialog manager. The aim is not only to use (dense) lattices as interfaces, but also, for example, to adapt the acoustic feature extraction directly when the acoustic environment changes and to iteratively reuse the speech recognizer. The same applies to changes in the emotional or behavioral state that lead, for example, to the use of adapted acoustic models. Or changes in the domain or the task, or the cooperativeness or the intention of the user that influence the dialog manager. Learning processes must be implemented and investigated here or the number of alternatives increased. Derived variables are to be defined from speech recognition that are elevant for behavior models and can be used interpretatively by them or modify them.