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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.10
- 수록면
- 1,309 - 1,314 (6page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2016
N-best List Re-ranking Using Semantic Relatedness and Syntactic Score : An Approach for Improving Speech Recognition Accuracy in Air Traffic Control
Van Nhan Nguyen
,
Ha
,
ald Holone
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2016.10
학술대회자료
N-best List Re-ranking Using Syntactic Score : A Solution for Improving Speech Recognition Accuracy in Air Traffic Control
Van Nhan Nguyen
,
Ha
,
ald Holone
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2016.10
학술대회자료
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Recently, a lot of research has been conducted to bring Automatic Speech Recognition (ASR) into various areas of Air Traffic Control (ATC), such as ATC simulation and training, monitoring live operators for with the aim of safety improvements, ATC workload measurement and conducting analysis on large quantities of controller-pilot speech. Due to the high accuracy requirements of the ATC context and its unique challenges, ASR has not been widely adopted in this field. In this paper, in order take advantage of the opportunities offered by the ATC context such as standardized phraseology and small vocabulary size to reduce the Word Error Rate (WER) of ASR in ATC, we perform n-best list re-ranking using syntactic knowledge. We propose a novel feature called syntactic score which is computed using syntactic rules. We also propose a WER-Sensitive Pairwise Perceptron algorithm and use the perceptron to combine the proposed feature with the decoder’s confidence score. We integrate the model into the Pocketsphinx speech recognizer and evaluate the model in terms of Word Error Rate (WER) on the well known ATCOSIM and our own ATCSC corpora. The results shows that our proposed approach reduces 1.21% and 0.21% WER on the ATCSC and ATCOSIM corpora respectively.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. BACKGROUND AND RELATED WORKS
3. PRELIMINARY TESTS
4. FEATURES FOR N-BEST LIST RE-RANKINNG
5. N-BEST LIST RE-RANKING WITH PERCEPTRON
6. EVALUATING SETTINGS AND RESULTS
7. DISCUSSION
8. CONCLUSION AND FURTHER WORK
REFERENCES
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