Понимание речи обычно трактуют как преобразование акустического представления речи в смысловое. При создании практических систем смысл можно определить, как представление, из которого извлекаются действия, совершенные системой. Понимание речи следует отличать от распознавания речи, где целью является сопоставить речевое высказывание с соответствующими словами в словаре. До начала 70-ых большинство исследований было направлено на распознавание речи. 5 лет потребовалось на создание системы ARPA, первоначальная исследовательская цель которой заключалась в распознавании речи, а конечные результаты в понимании. Казалось, что способность системы давать разумный ответ на речь была более значимым критерием для развития речевых систем. К тому же считалось, что речевой сигнал является недостаточным источником информации, и знание контекста речевого высказывания важно только для успешного распознавания и интерпретации. Системы по распознаванию речи, основанные на динамическом программировании и соответствии с образцами, развивали для речевых высказываний, которые состояли почти полностью из изолированных слов, выбираемых из небольшого вокабуляра. Однако такой подход, при котором ищется наиболее точное соответствие между определенными произнесенными словами и вокабуляром акустических образцов слов, меньше всего подходил к связанной речи, так как входной акустической сигнал в этом случае не может быть эффективно смоделирован, как простое сочетание произнесенных частей лексических единиц. В связанной речи изменчивость, выявляемая при соответствии с образцами, передает полезную информацию и для распознавания, и для интерпретации. Однако, необходимо начинать с основных лингвистических единиц, таких как фонемы, и сохранять информацию о ритме и длительности речевого высказывания. Если следуют таким путем, то подход к обработке речи, основанный скорее на знании, чем на соответствиях с образцами, становится неизбежным, так как, чтобы извлекать преимущества из распознавания конкретных лингвистических единиц в сигнале, необходимо знать, как данная единица связана с остальной частью языка.
Системы понимания речи (СПР) имеют дело со связанными единицами речи, такими как, фразы, предложения и даже параграфы, так как "понимание" изолированных слов может означать только тривиальный процесс сопоставления некоторого значения к каждому слову словаря системы. Понимание связанной речи - очень сложная задача, и на проект СПР повлияли исследования в таких разных областях, как акустическая обработка сигнала, нейро-физиология, психолингвистика, психология. СПР была создана, чтобы понимать всего нескольких дикторов одного диалекта, производя грамматически ограниченное подмножество языка со словарем около тысячи слов. Сейчас хотя и имеются много потенциальных прикладных программ для СПР их эффективность и надежность все еще недостаточна, чтобы широко использоваться. Системы, зависимые от диктора, распознающие изолированные слова с небольшим словарем, использующие в качестве образцов-соответствий целые слова уже нашли свое применение, типа обработки багажа на авиалиниях. Тем не менее, признано, что усовершенствование такого типа систем (большие словари, независимость от диктора) требует подхода, основанного на более глубоких знаниях.
Теоретические предпосылки Посредником при преобразовании речи в ее значение должны служить определенные компоненты, которые используют разнообразные источники знания (ИЗ) , т.к. речевой сигнал кодирует много различной информации, необходимой для восстановления значения. Например, вариативность в произношении слов в связанной речи больше не является помехой при подборе образца соответствия, но это довольно важный источник информации, например, относительно расположения границ слова или контекстуально важной (выделенной ударением) информации в произнесении. Единственной возможной организацией СПР и основных ИЗ является следующая: РЕЧЬ - ОБРАБОТКА АКУСТИЧЕСКОГО СИГНАЛА - ФОНЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ - ФОНОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ - ЛЕКСИЧЕСКИЙ ДОСТУП К СЛОВАРЮ - СИНТАКСИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СЕМАНТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ - ЗНАЧЕНИЕ. При такой организации СПР информация течет вверх по мере того, как каждый элемент создает промежуточные представления, кодируя (частичные) гипотезы относительно ввода на основе ему доступного знания.
Акустическая обработка отцифровывает сигнал с входной частотой, которая сохраняет сигнал для понимания. Акустическая обработка также трансформирует отцифрованный сигнал различными способами, чтобы представить его в той форме, которая поддается фонетическому декодированию. Например, спектральный анализ будет выполнен для каждого проанализированного фрейма, и дополнительные параметры, такие как частота основного тона, подсчитаны. Параметрический сигнал может затем быть помечен как дискретная последовательность фонем. Например, если сигнал с низкой амплитудой равномерно распространяется поперек спектра, то этот звук вероятно фрикативный, типа [f] или [v]. Кроме того, для каждой фонемы характерны такие особенности, как высота тона, длительность и амплитуда. Акустическо - фонетическое преобразование является решающим для эффективной работы СПР, но все еще одно из наиболее слабых сторон речевой обработки. И это являлось главным недостатком СПР, разработанной на основе ARPA в 1970-ых.
Фонологический анализ выполняется на фонетическом представлении, которое определяет лингвистически важные различия, имеющиеся в фонетическом представлении произнесения, например, уровни и расположение ударения, интонационный контур, структуры слога, последовательности фонем, лежащих в основе произнесения. Фонологический анализ необходим для лексического доступа, т.е. процесса, который сопоставляет фонетическую форму произнесения с каноническими фонемными представлениями слов в словаре, чтобы восстановить информацию, хранящуюся там относительно их морфологических, синтаксических, и семантических свойств. Это отменяет такие эффекты быстрой речи, как ассимиляция или сокращения. Например, слова “did” и "you" могли бы иметь в словаре следующие последовательности фонем: /dld/ и /ju: /. Однако, акустическо фонетическое преобразование могло бы восстанавливать фактические звуки или фонемы, типа [dIje]; связывать эту фонетическую последовательность c каноническими фонемными представлениями “did” и "you". Это необходимо, если нужно узнать, что палатализация произошла на границе слова, заменив [dj] на [j], и что неударный гласный "you" был редуцирован до нейтрального безударного. Аналогично, фонологическое знание относительно допустимых последовательностей фонем в слогах может использоваться, чтобы распознать слог, и следовательно, границы слова. Например, в /houmhelp/ должна быть граница между /m/ и вторым /h/, потому что никакой слог в английском не может содержать /mh/.
Как только фонологический анализ завершен, дальнейшая обработка ввода будет подобна пониманию текста. Дальнейшие морфологический, синтаксический, семантический и прагматический анализы способствуют распознаванию, эксплуатируя избыточность речи, в информационно - теоретическом смысле. В некоторых из проектов APRA задача синтаксического анализа заключалась в том, чтобы исключить гипотезы слова на основе синтаксически недопустимых последовательностей.
Прежде, чем слова, выделенные в речевом сигнале будут сопоставлены с лексическими входам в словаре системы, необходимо провести морфологический анализ, который приведет слова к их основной форме, например, устранит окончание множественного числа /s/ или /z/, которые сильно бы расширили число входов в словарь.
После морфологического анализа возникшее морфофонологическое представление речевого ввода может быть найдено в словаре системы, чтобы получить синтаксическую и семантическую информацию относительно гипотезы последовательности слов. Синтаксический, семантический, и прагматический анализ - в основном тот же самый для речевого и текстового понимания. Однако, должно быть взаимодействие между этими и более низкими уровнями анализа не только, потому что они будут дополнять правильное распознавание произнесения, но также потому что некоторые аспекты фонологического анализа, особенно касающиеся ударения и интонации, будут способствовать интерпретации. Ударение, например, необходимо для определения контекстуально новой информации и для нахождению зависимых слов для местоимений.
Это краткое описание вклада различных ИЗ в понимание речи только раскрывает основные процессы. ИЗ, использованные в понимании речи, являются прежде всего лингвистическими. Однако, эффективность СПР зависит во много как от эффективного использования этих ИЗ так и от разработки их содержания.
Акустическо-фонетический Анализ Несомненно наиболее важная область в обработке речи, нуждающаяся в исследованиях, - это акустическо - фонетический анализ. Если акустическо - фонетический анализ слабый, то ошибочные гипотезы выдадут в итоге неправильный анализ. Сегментация и идентификация акустического сигнала в последовательности лингвистических единиц чрезвычайно трудна. Сначала, речь это код, а не шифр; то есть, акустическое сигналы, ассоциирующиеся с сегментами, непосредственно с ними не связанны; на эти сигналы сильно влияют соседние сегменты. Например, спектрограммы /d/ в /di/ и /du/ очень различны, т.к. на них влияют последующий гласный. Кроме того, не возможно разделить акустической сигнал на /d/ и следующий гласный. Эти наблюдения создали следующую теорию: конечное количество этих сегментов не всегда можно достичь из-за непрерывного движения вокального трактата. Такой синтезирующий анализ был бы, однако, очень в вычислительном отношении дорогой, так как он требовал бы, чтобы СПР умел генерировать всех возможные произнесения и сопоставлять их с акустическом вводом. Однако во-первых, акустическое сигналы, в противоположность фонемам или алафонам, содержат инвариантные сигналы. Во-вторых, акустическое сигналы часто сильно редуцируются в безударном положении. Это часто вызывает много неправильных гипотез в системах, где акустическо - фонетический компонент будет принимать за гипотезу сегмент из фиксированного инвентаря. В-третьих, акустическое сигналы варьируют от диктора диктору из-за физиологических особенностей вокального тракта, различия в характеристиках речи и т.д.. Люди способны компенсировать эти различия быстро и плавно, но все еще мало понятно, как сделать этот процесс автоматическим. Большинство коммерческих систем распознавания речи требует длинного обучения, повторяя за пользователем каждое слово в словаре системы несколько раз и - следовательно, очень зависимо диктора. В ARPA несколько из разработанных СПР достигли определенной степени независимости от диктора, пытаясь ввести параметр в акустическо фонетический анализ для нового диктора на основе обучающегося предложения, которое знала система, пользователю же следовало его проговорить.
Во всех ARPA проектируют СПР, где акустическо - фонетический анализ фактически не существовал и сегментный анализ не был точным. Конечное представление каждой системы было главным образом определено эффективностью более высоких уровней анализа при исправлении ошибок на фонетическом уровне. Более современные системы используют более сложный акустическо - фонетический анализ, интегрируя информацию из ряда преобразований акустического сигнала и создавая несколько типов фонетических представлений, но эффективность все еще ограничивается в среднем 70% успешным распознаванием фонем из речевого высказывания, произнесенных небольшим количеством дикторов.
Фонологический Анализ Фонологический компонент необходим для любой, обрабатывающей речь, системы, основанной на знаниях, потому что система требует знания относительно фонологических процессов, активных в языке и в прикладных программах, чтобы восстанавливать канонические произношение слов, которые могут быть сопоставлены с соответствующими входами словаря, и получать дальнейшие сигналы к синтаксической и семантической/прагматической интерпретации речевого высказывания. Фонологические компоненты были разработаны для СПР и других систем ARPA. Однако, они были в значительной степени ограничены лексическими, сегментными процессами и обычно имели дело с фонологически управляемыми изменениями, генерируя альтернативное произношение для индивидуальных лексических единиц и сохраняя их в дополнительном словаре. Этот подход не может иметь дело адекватно с фонологическими процессами, которые соединяют границы слова, типа палатализации. Самая большая область прикладной программы для фонологического правила - интонационная фраза; следовательно, фонологию нельзя рассматривать в терминах различного произношения для лексических единиц. Фонологический анализ обеспечивает много важной информации для СПР; например, различные виды фонологического правила блокированы различными лингвистическими границами между сегментами. Полезно разложить на слоги и слова речь, сегментация может также обеспечить сведения для синтаксического анализа; палатализация соединяет границы слова, но блокирована на границах главных синтаксических составляющих, так что ее отсутствие может использоваться, чтобы решить неоднозначность относительно присутствия такой границы в данном месте речевого сигнала. Фонологические правила также изменяются среди диалектов. Следовательно, СПР, способные к пониманию дикторов с различными диалектами, требовали бы знания относительно этих различий и способности реконфигурировать себя для их речи. Палатализация, например, происходит чаще в американских диалектах, чем в британских или английских.
В конце семидесятых стали развиваться новые подходы к фонологии, такие как автосегментная, метрическая зависимости, фонология зависимости, для которых центральным является сверхсегментальный аспект. Некоторые из этих достижений были включены в СПР.
Интерпретация, основанная на источнике знаний ИЗ бесполезны в СПР, если знание, которое они кодируют, не может быть представлено таким образом, который позволяет интерпретацию с помощью машины. Например, специалисты по фонетики обычно используют Международный Фонетический Алфавит для фонетической записи. Однако, так как выбор представления воздействует на прикладную программу знания, системы представления ИЗ в СПР часто являлись компромиссом между описательной адекватностью и вычислительной эффективностью. Например, в ARPA проектируют каждый СПР, используя идею синтаксического представления, чтобы не выражать все грамматические возможности английского языка. Формальный язык и теория автоматов предлагают эффективные алгоритмы для прикладной программы ИЗ, выраженные в наборах правил с соответствующими формальными свойствами. Например, минимально увеличенные контекстно - свободные записи для адекватного описания английского синтаксиса и фонологии. Однако, успехи этого вида не ведут автоматически в вычислительном отношении к ИЗ, так как наборы правил, требуемые, чтобы выразить знание в этой форме могут быть чрезвычайно большие. Кроме того, кажется маловероятно, что все ИЗ, используемые в СПР могут быть выражены внутри таких ограниченных записей. Тем не менее, более специализированные и мощные методы также были разработаны, типа интерпретаторов для промышленных систем или увеличенные сети переходов. Появляются некоторые экспертные оболочки системы, являющееся многообещающими прикладными программами для акустическо - фонетического преобразования. Чем лучше понимание специфической области, тем больше возможность представления знания адекватно и эффективно. Кроме того, вероятно, что различные схемы представления будут наиболее эффективны для различных ИЗ; следовательно, структура СПР, которая навязывает, одинаковую схему для всех ИЗ, типа HEARSAY-11 или HAPPY, не идеальна.
На выбор представления воздействуют факторы, другие чем доступность методики интерпретации для специфической схемы; например, несколько СПР не пытаются отображать непосредственно между акустическом сигналом и фонетическим алфавитом, но создавать промежуточные представления, отмечая акустическо яркие особенности типа назальности, помогать процессу распознавания фонем. На представления также воздействует порядок, в котором расположены различные ИЗ, относящиеся к речевому сигналу и полной структуре СПР. Недавно было предложено, чтобы начальный фонетический анализ отмечал согласные, гласные, а также ударные и безударные слоги и что это простое представление должно использоваться, чтобы получить набор слов-кандидатов из соответственно организованного словаря. Детализированный фонетический анализ затем применялся бы к безударному слогу(слогам) , чтобы распознать его между кандидатами.
Структура Системы Большая часть литературы по СПР касается межкомпонентной связи во время обработки. Эта проблема является основной, т.к. неоднозначности должны быть решены быстро, чтобы избежать ненужного вычисления, и также потому, что избыточность между ИЗ может использоваться, чтобы разложить на множители неправильные гипотезы, вызванные или ошибками системы или подлинной неоднозначностью в речевом сигнале. Например, акустическо - фонетический компонент мог бы предложить аспирированный /p/ или /b/, за которым следует гласные и /t/, результатом этого предположения могут стать такие слова-кандидаты, как “put” и "but". Однако, вероятно, одно из них будет отклонено на основе синтаксического анализа, так как глаголы и союзы не играют одинаковую роль в предложении. Аналогично, подлинная синтаксическая неоднозначность имеется в высказывании, типа " He gave her dog biscuits ", где сочетание "her” может функционировать и как прилагательное и как существительное. Но в этом случае неоднозначность может быть решена с помощью ударения и интонации, которые будут сопровождать обе интерпретации.
Предложенные структуры иерархические, с последовательным потоком информации через цепочку компонентов ИЗ, и неиерархические, без ограничения на поток информации между компонентами.
Преимущество иерархического подхода в том, что имеется естественный порядок для прикладной программы ИЗ, чтобы вводить речь; синтаксический анализ может осуществляться только на основе лексической информации и т.д. Кроме того, в целом управление системы просто. Однако, имеются много случаев, когда непоследовательные взаимодействия между цепочкой компонентов полезны; например, аспекты просодической, сверхсегментальной структуры высказывания будут релевантны по отношению к фонологической, синтаксической, семантической, и прагматической интерпретации. Непоследовательное взаимодействие может быть достигнуто внутри иерархической модели, передавая все возможные анализы, совместимые с данным компонентом следующему, который затем выбирает подмножество анализов. Но это только тогда сработает, если промежуточные представления, переданные через СПР настолько обогащены, что можно было бы использовать всю проанализированную информацию в следующих компонентах. Таким образом, ввод синтаксического компонента в дополнение к синтаксической информации относительно слов должен включить всю доступную информацию для синтаксического анализа, типа просодической информации, и вся информация, относящаяся семантическому/прагматическому анализу должна быть также включена. Это усложняет схему представления, и дорого в вычислительном отношении, т.к. создает много неправильных гипотез. Неправильных гипотез можно избежать, т.к. информация, в которой отсутствует неоднозначность временно доступна, она закодирована в той части речевого сигнала, который уже проанализирован на более низких уровнях, но в иерархической модели этот способ не применяется, пока ввод не достигает соответствующего компонента в последовательной цепочке.
Неиерархические системы избегают неэффективности, позволяя компонентам применять в наиболее эффективном порядке сложные межкомпонентные связи. Каждый компонент нужно обеспечить средствами, чтобы запрашивать и получить информацию из других компонентов или начинать определенную обработку в другом компоненте. Это требует специальных каналов связи между компонентами в системе. Разработка адекватной системы управления для такой модели невозможна, т.к. должна предусматривать все возможные потоки управления в стадии проекта. Практически, реальные неиерархические модели для СПР были ограничены однородными представлениями из ИЗ и одиночной глобальной структурой данных, как в (blackboard systems) рабочих системах.
Стратегии Обработки Различные стратегии обработки использовались в разных структурах СПР, чтобы сократить вычисление, требуемое для успешного анализа. И иерархические и неиерархические системы могут работать со способами управления данными как снизу-вверх, так и сверху-вниз при использовании знания, чтобы создать гипотезы относительно ввода. Однако, самые современные СПР используют способ снизу-вверх из-за довольно слабого предсказания речи на основе ИЗ. Аналогично, СПР может исследовать пространство, определяя его глубину и ширину. Большинство систем оперирует с шириной пространства из-за сомнительного или ошибочного характера многих гипотез, но использует подсчитывающие методы, чтобы сохранить размер активного исследуемого пространства. Одна из таких методик, подсчитывающая неудачи, которая включает измерение совокупности множества индивидуальных слов-кандидатов в соотношении с теоретической верхней границей и обработку гипотезы, гарантирует, что СПР найдет наиболее полную подсчитывающую гипотезу для первого высказывания. Однако это не гарантирует, что наиболее привлекательная гипотеза является правильной; эффективность компонентов, которые способствуют порождению гипотез слова, все еще является определяющим фактором в полном представлении системы. Этим оценкам должны отвечать все компоненты, и они должны отражать различные добавления каждого ИЗ. Однако, значение, которое должно быть присоединено к любому ИЗ, должно измениться в соответствии с контекстом. Например, при распознавании безударного и фонетически редуцированного предлога, синтаксический анализ должен чаще обращаться к акустическому анализу, чем при распознавании ударного слога. Кроме того, исследования должны быть оценены с помощью времени. Хотя некоторые схемы оценки, которые использовались в готовых СПР, улучшают эффективность, это связано или по теоретическим причинам, с подсчитывающей методикой, например, подсчитывающей неудачи, или, потому что они были разработаны на основе испытаний и ошибок и оценивались исключительно по эффективности, связанной со временем выполнения, например механизм фокуса внимания в рабочей системе HEARSAY-11.
Анализ речевого сигнала может проходить слева направо через линейный сигнал или из середины островов большей акустической надежности в обоих направлениях. Подход, использующий острова надежности, имеет преимущество в принятии свободных от ошибок фонетических данных за начальную отметку за счет более сложной структуры управления и организации системы, как в HWIM. По-видимому, слушатели обращают большее внимание на ударные слоги, которые вообще более ясно произносятся, и следовательно более легко анализируются фонетически. Кроме того, фонологическая структура английского словаря вынуждена быть составленной таким способом, при котором каждое слово может быть получено даже при грубом фонетическом анализе структуры слога вместе с детальным анализом ударного слога. Следовательно, подход, использующий острова надежности по существу правилен, хотя и был бы более эффективен, если обработка началась в ударных слогах.
Текущие Тенденции Начиная с проекта ARPA в 70-ых имел место период в исследовании речевого понимания, скорее ориентированный на проблемы, чем на построение систем. Многие из этих исследований сосредоточились на акустическо-фонетическом преобразование в результате новых доказательств, показывающих информационное богатство акустического сигнала. Сейчас же возобновлен интерес к построению полных систем, включающий исследования, касающиеся структуры системы. Однако, большинство развивающихся систем, основанных на знаниях, ограничено скорее распознаванием непрерывной речи, чем пониманием. Усовершенствования в акустическо-фонетическом анализе предполагают, чтобы верхние уровни анализа не были определяющими для распознавания непрерывной речи, вопреки преобладающему мнению во времена проекта ARPA. Но проблемы понимания, такие как способы представление знаний, остаются нерешенным.
Системы Главные СПР, разработанные в проекте ARPA, были HAPPY, HWIM, HEARSAY-11, и SRI/SDC. HAPPY оказался наиболее близким по критерию эффективности, определенном для проекта. Однако, структура HAPPY требовала составления всего ИЗ в одну конечную сеть, так что язык, воспринимаемый системой был более ограничен, чем в других системах. Система HEARSAY-11 была создана как промышленная система. Несколько СПР были разработаны для Европейских языков, таких как KEAL и MYRTILLE-11 для Французского языка и EVAR для немецкого. Однако, эти системы не превзошли системы ARPA по эффективности или проекту. Так же была создана автоматическая система бронирования места на авиалинии, которая включает непрерывное понимание речи. Эта система, разработанная в Лабораториях Bell, отвечает на телефон, чтобы установить соответствующую бронь. Она использует метод сопоставления целого слова с шаблоном, чтобы распознать слова из словаря, насчитывающего 127 слов.