Системы и способ распознавания речи - заявка 2017100526 на патент на изобретение в РФ

1. Система распознавания речи для транспортного средства, содержащая:
процессор, запрограммированный с возможностью распознавания речи с помощью предметно-ориентированной языковой и акустической моделей и выполненный с возможностью в ответ на акустическую модель, имеющую показатель достоверности для распознанной речи, попадающий в пределы заданного диапазона, определенного относительно показателя достоверности для предметно-ориентированной языковой модели, распознавать речь только с помощью акустической модели.
2. Система распознавания речи по п. 1, в которой процессор дополнительно запрограммирован с возможностью агрегации входных данных состояния транспортного средства для установления показателя достоверности для предметно-ориентированной языковой модели.
3. Система распознавания речи по п. 2, в которой входные данные состояния транспортного средства включают в себя погодные или дорожные условия.
4. Система распознавания речи по п. 2, в которой входные данные состояния транспортного средства включают в себя мобильные устройства вблизи транспортного средства.
5. Система распознавания речи по п. 2, в которой входные данные состояния транспортного средства включают в себя историю разговоров.
6. Система распознавания речи по п. 1, в которой процессор дополнительно запрограммирован с помощью алгоритма декодирования для установления показателя достоверности акустической модели.
7. Система распознавания речи, содержащая:
процессор, запрограммированный с помощью предметно-ориентированной языковой и акустической моделей и выполненный с возможностью в ответ на прием содержащего речь сигнала создавать показатель достоверности предметно-ориентированной модели с использованием алгоритма машинного обучения, обеспечиваемого входными данными состояния транспортного средства, и выбирать один из множества путей распознавания речи, связанных с возможными результатами моделей на основе сочетания показателя достоверности предметно-ориентированной модели и показателя достоверности акустической модели.
8. Система распознавания речи по п. 7, в которой алгоритм машинного обучения, обеспечиваемый входными данными состояния транспортного средства, представляет собой искусственную нейронную сеть.
9. Система распознавания речи по п. 8, в которой входные данные состояния транспортного средства для алгоритма машинного обучения, обеспечиваемого входными данными состояния транспортного средства, включают в себя погодные или дорожные условия.
10. Система распознавания речи по п. 8, в которой входные данные состояния транспортного средства для алгоритма машинного обучения, обеспечиваемого входными данными состояния транспортного средства, включают в себя мобильные устройства вблизи транспортного средства.
11. Система распознавания речи по п. 8, в которой входные данные состояния транспортного средства для алгоритма машинного обучения, обеспечиваемого входными данными состояния транспортного средства, включают в себя историю разговоров.
12. Система распознавания речи по п. 7, в которой процессор дополнительно запрограммирован с помощью алгоритма декодирования для установления показателя достоверности акустической модели.
13. Способ распознавания речи, содержащий этап, на котором:
выполняют с использованием процессора команду транспортного средства, определенную из содержащего речь сигнала согласно гипотезе распознавания, выбранной из множества гипотез распознавания, каждая из которых основана на произведении общей пары речевых предметных областей, включающей в себя один из множества показателей достоверности предметно-ориентированной языковой модели, полученный путем применения алгоритма машинного обучения к входным данным состояния транспортного средства, и один из множества показателей достоверности акустической модели.
14. Способ по п. 13, в котором алгоритм машинного обучения представляет собой искусственную нейронную сеть.
15. Способ по п. 14, в котором искусственная нейронная сеть имеет выходные данные, которые связаны с командами.
16. Способ по п. 13, дополнительно содержащий этап, на котором пропорционально уменьшают один из множества показателей достоверности предметно-ориентированной языковой модели до генерации произведения на основе одного из множества показателей достоверности акустической модели, попадающих в пределы заданного диапазона, определенного относительно одного из множества показателей достоверности предметно-ориентированной языковой модели.
17. Способ по п. 13, в котором входные данные состояния транспортного средства включают в себя погодные или дорожные условия.
18. Способ по п. 13, в котором входные данные состояния транспортного средства включают в себя мобильные устройства вблизи транспортного средства.
19. Способ по п. 13, в котором входные данные состояния транспортного средства включают в себя историю разговоров.
Наверх