Báo cáo khoa học: "Combining Acoustic and Pragmatic Features to Predict Recognition Performance in Spoken Dialogue Systems"

We use machine learners trained on a combination of acoustic confidence and pragmatic plausibility features computed from dialogue context to predict the accuracy of incoming n-best recognition hypotheses to a spoken dialogue system. Our best results show a 25% weighted f-score improvement over a baseline system that implements a “grammar-switching” approach to context-sensitive speech recognition.

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
5    74    2    29-04-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.