Испытание системы hwim производилось на двух словарях: из 409 и 1097 словоформ, 124 предложения произносили трое дикторов" "ужчин. Точность интерпретации высказывания составила 52% в первом случае и 44% во втором. Процент высказываний, близких к пра-видьным, составил 23 и 20% соответственно.

Основное отличие системы VDMS (Voioe-Controlled Date Manage-roent Sis.) от ранее рассмотренных СПР Speeohlis.HWIM и Неаг-^-И заключается в тим, что в ее основе лежит синтаксис спон-

Зак.480

41

тайного английского диалога [182] ; это позволяет использовать при общении с системой сильно "усеченные" эллиптические выражения СПР. Система vdms использует проблемно-ориентированный язщ доступа к информационно-поисковой системе данных о подводном фаоте США, Великобритании и СССР. Общий словарь языка составлял 450 слое. Система имела возможность запонинать информацию о ранее произнесенных фразах и декодировать текущие, имея результаты рас познавания предыдущих высказываний. В системе vdms при интерпретации предложений наиболее полно использована идеология искусственного интеллекта.

Общая структура vdms включает три основь-ле компоненты:

1) акустико-фонетический процессор, в результате работы которого формируется массив данных, содержащих информацию о фонетическом строении высказывания (А-матрица);

2) процедуру лексического сравнения, которая производит сравнения предсказываемых слов, опираясь на слоговой уровень и используя акустико-фонологические правила;

3) лингвистический процессор, который содержит блок грамматического разбора (парсер) и управляющий блок диалогового уровня (discourse level controller )> вктоочающий модель пользова-теяя и семантическую память.

Эксперименты с vdms показали, что речевой сигнал ограничивается по полосе на частоте 9 кГц и поступает на 12-разрядный аналого-цифровой преобразователь, где квантуется с частотой 30 кГц. Затеи оцифрованная речь проходит через ЦАП и результирую щая аналоговая речь поступает на три полосовых фильтра, имеющих полосы пропускания I&0 - 190, 990 - 2200 и 8000 - 5000 Гц. Через интервалы в 10 мс с фильтров снимались два параметра - максимальная амплитуда и число нулевых пересечений. Полученные шесть параметров использовались для грубой акустической маркировки каждого десятимиллисекувдного отрезка.

Как только слово поступает в систему, формируется и хранится в памяти информахцж о нем, в частности, отмечается, сколько высказываний тому назад это слово было произнесено и былс ли оно использовано, насколько вероятно, что это слово повторится еще раз. В системе учтено, что различные контекстные слова предсказанные тематической памятью, "стареют" от высказывания ч высказывании и вероятности их использования уменьшаются. Вел* вероятность предсказанного слова Падает ниже заданного нaпepe^ порога, то это слово какое-то время не рассматривается.Все эт' в vdms выполняет блок диалогового уровня Discourse , являющийся наиболее оригинальным блоком системы. Процедуры, которые

42

реализует Discourse, основаны на изучении,диаюга между двумя людьми, совместно выполняющими некоторую работу. Ьыло найдено и Досмаяизовано влияние контекста на характер диалога,причем рассматриваются два вида контекстного влияния. Глобальный контекст обеспечивает один вид ограничений при интерпретации высказывания. Эти ограничения используются при идентификации группы существительных. Второй вид ограничений связан с текущим контекстом соседних высказываний. Они используются при интерпретации сокращенных, эллиптических выражений и, в частности, добавляют дополнительные фрагменты к сокращенному высказыванию. В качестве примера высказывания, которое может воспринять система VDl'iS , ыож" но привести такое: "Напечатайте типы подводных лодок, на которых больше семи ракет".

СПР vdms - spi построена на базе проблемно-ориентированного языка,доступного информационно-поисковой системе данных о подводном флоте США, Великобритании и СССР. Общий словарь системы составляет 450 слов [ 182] , Система использует синтаксис спонтанного английского диалога, что позволяет запоминать информацию о ранее произнесенных фразах и декодировать текущие, используя предыдущие высказывания. Система vdms-sri наиболее полно использует идеологию искусственного интеллекта при интерпретации устных высказываний, которые могут быть сильно "усеченными".

Для испытания системы была проделана серия опытов, которые должны были определять наилучшую структуру СПР подобного типа. Было испытано 16 экспериментальных систем, которые дали точность интерпретации высказываний от 46,7 до 73,3%, причем если итерировать несущественные оаибки распознавания, то точность (для наилучшей конфигурации системы) возрастает до 81,7%. В [1в2~\ отмечается, что наиболее эффективной помощью при реализации речевого диалога оказались использование и проверка контекста.

Начиная с 1976 г. начали появляться работы о построении СПР в Западной Европе (Франция, Италия, ФРГ), Японии и СССР.Уровень исследований по СПР в этих странах (объем словаря,сложность языка) пока ниже, чем работ, выполненных в США по проекту arpa. Сяедует, впрочем, отметить, что разработка "малых" СПР производится в соответствии с тенденцией [145] , которая заклта-в»оя в том, чтобы "заполнить пропасть" между практическими сис-^мами распознавания слов и относительно громоздкими СПР, выполнившимися по проекту arpa.

В С142]приведена таблица, которая, по мнению автора, характеризует действительное состояние и будущее развитие коммерческих систем распознавания/ понимания речи до 3000 г.:

431982 - БИС для системы распознавания речи.

1985 - Высокоточные системы распознавания изолированных слов с большими словарями.

1990 - Системы автоматической диктовки с ограниченным сло­варем, управляемые синтаксисом языка.

I&95 - Системы понимания речи с неограниченным словарем, но с ограничениями на синтаксис.

2000 - Системы распознавания слитной речи с неограниченным словарем и без ограничений на синтаксис.

§ 1.4. Системы автоматического речевого ответа

1.4.1. Коммерческие системы автоматического синтеза речи. В системах автоматического речевого общения "человек-ЭВМ" важную роль играет автоматический речевой вывод, позволяющий человеку получать необходимую ему информацию в привычной форме речевого сигнала. Проблема автоматического речевого вывода считается более простой, чем автоматическое распознавание речи (в первом случае речь воспринимает человеческий мозг, -; а во втором - автомат). По­этому работы по построению систем автоматического речевого от­вета (САРО) промышленность получила раньше, чем работы по авто­матическому распознаванию/ пониманию речи. Синтезаторы речи,явля­ющиеся главными узлами таких систем, уже изго­товляются промышленностью США, Японии и некоторых других стран [30, 46, 51, 52, 100, 142] . В саязи с появлением микропроцессо­ров и специализированных БИС, а также в связи с тем, что поль­зователи потребовали, чтобы информационные, управляющие и другие подобные системы, основанные .на использовании ЭВМ, "говорили", фирмы, выпускающие ЭВМ или отдельные узлы ЭВМ, начали выпуск обо­рудования дея систем речевого ответа. Построены первые промышлен­ные системы, который обеспечивают одновременное автоматическое рас­познавание (автоматический речеэой запрос" с использованием огра­ниченного лексикона) и речевой ответ. Первое применение такие системы нашли в "интеллектуальных" терминалах больших ЭВМ (или се­тей ЭВМ), в некоторых системах военного назначения, в приборах бытовой электроники [52, 60, I40t .