DE69327188T2 - Einrichtung für automatische Spracherkennung - Google Patents

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    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/08—Speech classification or search
    • G10L15/18—Speech classification or search using natural language modelling
    • G10L15/183—Speech classification or search using natural language modelling using context dependencies, e.g. language models
    • G10L15/187—Phonemic context, e.g. pronunciation rules, phonotactical constraints or phoneme n-grams

Description

  • Technisches Gebiet
  • Die Erfindung betrifft Vorrichtungen und Verfahren zur Erzeugung von Wortmodellen, die in Spracherkennungssystemen verwendet werden, und insbesondere Wortmodelle, die zur Erkennung gesprochener Wörter verwendet werden.
  • Allgemeiner Stand der Technik und Problemstellung
  • Spracherkennungssysteme werden zunehmend in Anwendungen zur Erkennung von und zum Antworten auf gesprochene Informationen verwendet. Bei einer typischen Anwendung verwendet ein Kaufhaus bei telefonischen Geschäften ein Spracherkennungssystem zur Information anrufender Kunden über neue Waren und zur Annahme von gesprochenen Bestellungen des Kunden. Eine andere Anwendung kann von einer Finanzmaklerfirma zum Antworten auf eine Sprachanforderung des anrufenden Kunden eines Kurses durch verbales Zitieren aktueller Informationen bezüglich des Kontos des anrufenden Kunden verwendet werden.
  • Spracherkennungssysteme weisen gewöhnlich ein Datenbasislexikon auf, das Muster wie zum Beispiel Sprachschablonen oder Modelle speichert, die vollständige Zahlen Wörter und Sätze darstellen, die in verschiedenen Anwendungen verwendet werden. Im Betrieb werden empfangene verbale Informationen mit Schablonen verglichen, um die empfangenen verbalen Informationen als spezifische Zahlen, Wörter oder Sätze zu identifizieren. Ein Beispiel eines solchen Systems wird in "Constructing a Large Size Lexicon for a Continuous Speech Recognition System", von Larsen et al., Eurospeech 89, Seiten 232–235, beschrieben. Die Lexikonschablonen werden in einem Labor von Technikern erzeugt und aktualisiert, die Datenproben von Sprache von einer großen Anzahl von Personen sammeln. Die Sprachdatenproben werden manuell verifiziert und zum Aufbau eines Schablonenmodells einer Zahl, eines Worts oder eines Satzes verwendet. Das Schablonenmodell wird danach dem Datenbasislexikon des entsprechenden Spracherkennungssystems hinzugefügt.
  • Ein Problem entsteht dadurch, daß einzelne Spracherkennungssysteme Datenbasislexika von Sprachschablonen benötigen, die oftmals nur vom Eigner des Systems und den Kunden des Eigners verwendet werden und diesen eigen sind. Zum Beispiel erfordert ein Krankenhaus-Spracherkennungssystem ein Lexikon von Sprachschablonen, die sich von denen in einem Lexikon für ein Spracherkennungssystem eines Lebensmittelgroßhändlers unterscheiden und verschieden sind. Somit erfordert jedes Spracherkennungssystem das Sammeln einer großen Zahl von Sprachdatenproben und die manuelle Verifikation der Sprachdatenproben zum Aufbau von Schablonen, die für jede spezifische Spracherkennungssystemanwendung erforderlich sind. Dementsprechend wird eine automatische Spracherkennungsvorrichtung für Spracherkennungssysteme und ein Verfahren zum Betrieb der automatischen Spracherkennungsvorrichtung benötigt, durch die ein Eigner des Systems Informationen in ein Spracherkennungssystem eingeben kann, die in der Geschäftsanwendung des Eigners verwendet werden, ohne daß dabei das Sammeln und Verifizieren großer Zahlen von Sprachdatenproben erforderlich ist.
  • Lösungen
  • Das obige Problem wird durch Vorrichtungen nach Anspruch 1 und Verfahren nach Anspruch 4 gelöst, die für das Eingeben von Daten in ein Spracherkennungssystem in eine Vokabular-Lexikondatenbasis des Spracherkennungssystems ausgelegt sind, wodurch das System gesprochene Daten als die gespeicherten Daten erkennen kann. Ein Prozessor erzeugt eine phonetische Transkription aus den eingegebenen Daten und zeichnet sowohl die Daten, wie zum Beispiel alphanumerische, als auch die diesen zugeordnete phonetische Transkription auf und speichert diese in einer Vokabular-Lexikondatenbasis. Der Prozessor reagiert auf den Empfang gesprochener Daten, indem er ein Modell konstruiert, das aus einer oder mehreren Folgen aus Teilwörtern besteht, die für die gesprochenen Daten charakteristisch sind, und das konstruierte
  • Teilwortmodell mit einzelnen der aufgezeichneten phonetischen Transkriptionen der Vokabular-Lexikondatenbasis vergleicht. Die gesprochenen Daten werden bei einer Übereinstimmung des konstruierten Teilwortmodells mit einer aufgezeichneten und den aufgezeichneten Daten zugeordneten phonetischen Transkription als die aufgezeichneten Daten erkannt.
  • Kurze Beschreibung der Zeichnungen
  • 1 zeigt ein Spracherkennungssystem, das die Prinzipien der Erfindung realisiert;
  • 2 stellt die Einzelheiten des Prozessors des in 1 gezeigten Spracherkennungssystems gemäß den Prinzipien der Erfindung dar;
  • 3 stellt beispielhafte Prozessorprogramme und Datenbasisdateien dar, die mit dem in 1 und 2 dargestellten Spracherkennungssystem verwendet werden; und
  • 4 und 5 zeigen Flußdiagramme der Funktionsweise des in 1 dargestellten Spracherkennungssystems gemäß den Prinzipien der Erfindung. Ausführliche Beschreibung
  • Bei einem Ausführungsbeispiel der Erfindung ist
  • das Spracherkennungssystem 1, 1, so ausgelegt, daß es gesprochene Daten, wie zum Beispiel alphanumerische Daten, erkennt. In der Regel können solche Systeme in vielfältigen Anwendungen, wie zum Beispiel der Bestellabteilung eines großen Kaufhauses, verwendet werden. Solche Systeme können, müssen aber nicht, mit Telefonleitungen, wie zum Beispiel der Telefonleitung 31, verbunden werden und werden zur Übertragung einer Sprach-Aufforderungsnachricht zu einem anrufenden Kunden verwendet, der den Fernsprecher 3 verwendet. Das Spracherkennungssystem 1 reagiert auf den anrufenden Kunden, indem es alphanumerische Daten erkennt, die der Kunde bei einer Bestellung in dem Kaufhaus spricht. Bei anderen Anwendungen kann das Spracherkennungssystem 1 in Fernsprechvermittlungsanwendungen verwendet werden, um gesprochene Rufnummern von anrufenden Teilnehmern zu erkennen, und von Finanzmaklerfirmen zur Erkennung von
  • Bestellungen von Kunden und Anforderungen von Informationen. Bei weiteren Anwendungen können die Prinzipien des Spracherkennungssystems 1 mit einem Computer verwendet werden, damit der Computer alphanumerische Daten erkennen kann, die vom Benutzer des Computers gesprochen werden.
  • Das Spracherkennungssystem 1 kann, muß aber nicht, ein Computer 10 sein, wie zum Beispiel ein 386 oder 486 Computer von AT&T sein. Solche Computer, 2, müssen zum Verständnis der Erfindung nicht ausführlich beschrieben werden und weisen im allgemeinen eine CPU 101, eine Speichereinheit 102 und eine Schnittstelleneinheit 100 auf, die jeweils durch Adressen-, Daten- und Steuerleitungen mit einem Datenbus 104 verbunden sind. Die Schnittstelleneinheit 100 dient zum Ankoppeln einer Datenstrecke 1110, die mit einem Dateneingabegerät, wie zum Beispiel der Tastatur 11 verbunden ist, an einen Datenbus 104, damit alphanumerische Daten, wie zum Beispiel Wörter, Ziffern und Informationen, die in die Tastatur 11 eingegeben werden, mit der CPU 101 und der Speichereinheit 102 ausgetauscht werden können. Der Datenbus 104 ist außerdem durch Adressen-, Daten- und Steuerleitungen mit dem Datenspeichergerät 103 verbunden, mit dem Datenbasisinfrastrukturen, wie zum Beispiel die Datenbasisinfrastrukturen 1030, 1031 und 1032, gespeichert und aufgezeichnet werden. Der Computer 10, 1, der als das Spracherkennungssystem 1 verwendet wird, kann außerdem ein Videoterminal 12 aufweisen, mit dem Daten und Informationen angezeigt werden.
  • Im Betrieb, 2, werden Programme, wie zum Beispiel das Programm Erzeugen Teilwortbuchstabierung des neuen Worts 1020, das Algorithmusprogamm 1021 der automatischen Spracherkennung (ASR) und das Tastatur-Eingabeprogramm 1022, in der Speichereinheit 102 gespeichert und werden zum entsprechenden Zeitpunkt zur Steuerung der Funktionsweise des Spracherkennungsvorrichtungssystems 1 gemäß den Prinzipien der Erfindung in die CPU 101 geladen. Die Datenbasisinfrastruktur- Wörterbuchdatenbasis 1030, die Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 und die Teilwortmodelldatenbasis 1032 werden in dem Datenspeicher 103 gespeichert, und die CPU 102 greift auf sie zu, um Informationen daraus zu lesen und Informationen darin zu speichern.
  • Die Wörterbuchdatenbasis 1030, 3, speichert Wörter und eine phonetische Transkription jedes gespeicherten Worts. In der Regel kann es sich bei den Wörtern um diejenigen Wörter handeln, die in einem standardmäßigen Wörterbuch anzutreffen sind, und sie werden in einer Wörterbuchdatenbasis 1030 zusammen mit einer phonetischen Transkription des gespeicherten Worts gespeichert oder können durch das Programm Erzeugen Teilwortbuchstabierung des neuen Worts 1020 berechnet werden. Zum Beispiel kann das Wort "house" durch die zugeordnete phonetische Transkription "haus" dargestellt werden. Ähnlich können das gespeicherte Wort "car" durch die zugeordnete phonetische Transkription "käar" und das Wort "computer" durch die zugeordnete phonetische Transkription "kempyuter" dargestellt werden. Zusätzlich können Buchstaben wie zum Beispiel "d" und "w" durch die Transiriptionen "diy" und "dahbixlyuw" dargestellt werden.
  • Mit der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 werden Wörter und Varianten dieser aufgezeichnet und gespeichert, wobei Zeichenketen von phonetischen Transkriptionen die Wörter und die Varianten der aufgezeichneten Wörter darstellen. In einem typischen Beispiel zeichnet das Programm Erzeugen Teilwortbuchstabierung des neuen Worts 1020 das Wort "car" und die zugeordnete phonetische Transkriptionszeichenkette "käar" in der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 auf. In einem anderen Beispiel können die Varianten der Wörter "rail" und "road" als "railroad" aufgezeichnet werden, wobei die zugeordnete phonetische Transkriptionszeichenkette "reylrowd" ist.
  • Die Teilwortmodelldatenbasis 1032 speichert Phoneme, die jeweils eine kleine Spracheinheit identifizieren, die zur Unterscheidung einer Äußerung von einer anderen dient. Zum Beispiel wird das Phonem "aa", das den a-Laut wie in "cot" darstellt, in der Teilwortmodelldatenbasis 1032 gespeichert. Ähnlich speichert die Datenbasis 1032 die Phoneme "ah", "d", "ey", die Laute wie in "buf", "dad" bzw. "bait" darstellen.
  • Ein Wort oder eine Zahl oder Zeichenkette dieser, 1, können in das Spracherkennungssystem 1 eingegeben werden, indem das Wort oder die Zahl auf den Tasten 110 und dem Tastenfeld 111 der Tastatur 11 eingetippt wird. Bei anderen Anwendungen können neue und zusätzliche Wörter und Zahlen zu dem Spracherkennungssystem 1 hinzugefügt werden, indem die Wörter und Zahlen durch Band, Plattenlaufwerke, zusätzlichen Speicher oder ein beliebiges einer Anzahl verschiedener und wohlbekannter Mittel zur Eingabe von Daten in den Computer 10 durch Programme wie zum Beispiel das Tastatur-Eingabeprogramm 1022 eingegeben werden. Das Programm Erzeugen Teilwortbuchstabierung des neuen Worts 1032, 2, das die Funktionsweise der CPU 101 gemäß einer Ausführungsform der Erfindung steuert, reagiert auf die Eingabe von Wörtern und Zahlen, indem es auf die Wörterbuchdatenbasis 1030 zugreift. Wenn das eingegebene Wort gefunden wird, wie zum Beispiel "house", 3, dann erzeugt das Programm Erzeugen Teilwortbuchstabierung des neuen Worts 1020 eine phonetische Transkriptionszeichenkette "haus" aus den phonetischen Wörterbuchdaten-Wörterbuchtranskriptionen, die durch das eingegebene Wort identifiziert werden. Wenn eine Variante von in der Wörterbuchdatenbasis 1030 gespeicherten Wörtern in das Spracherkennungssystem 1 eingegeben wird, wie zum Beispiel ein Wort "railroad", dann greift das Programm Erzeugen Teilwortbuchstabierung des neuen Worts 1020 auf die Wörterbuchdatenbasis 1030 zu und erzeugt eine phonetische Transkriptionszeichenkette "reylrowd" aus den phonetischen Transkriptionen "reyl" und "rowd" der Wörterbuchdatenbasis 1030, die mit den Wörtern "rail" und "road" gespeichert sind, die durch das eingegebene "railroad" identifiziert werden. Das Programm Erzeugen Teilwortbuchstabierung des neuen Worts 1020 zeichnet jedes eingegebene Wort und die zugeordnete erzeugte phonetische Transkriptionszeichenkette in der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 auf. Somit werden die eingegebenen Wörter "car" und "railroad" und ihre zugeordneten phonetischen Zeichenketten "käar" und "reylrowd" zur Verwendung bei der Erkennung von gesprochenen Wörtern, die durch das Spracherkennungssystem 1 empfangen werden, in der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 aufgezeichnet.
  • Beim Empfang gesprochener alphanumerischer Daten über die Telefonleitung 31, 1, greift das Algorithmusprogramm 1021 der automatischen Spracherkennung (ASR), 3, auf die Teilwortmodelldatenbasis 1032 zu und konstruiert ein Modell, das eine Zeichenkette von Phonemen umfaßt, die jeweils eine kleine Spracheinheit identifizieren, die zur Unterscheidung einer Äußerung von einer anderen dient und die Laute des empfangenen gesprochenen Worts darstellt. Wenn das gesprochene Wort "car" empfangen wird, greift das ASR-Algorithmusprogramm 1021 somit auf die Teilwortmodelldatenbasis 1032 zu und konstruiert die Phoneme "k", "äa" und "r" als eine Phonemzeichenkette "k äa r", die das empfangene gesprochene Wort "car" identifiziert. Auf gleiche Weise reagiert das ASR-Algorithmusprogramm 1021 auf den Empfang des gesprochenen Worts "railroad", indem es auf die Teilwortmodelldatenbasis 1032 zugreift und ein Modell konstruiert, das die Zeichenkette von Phonemen "r ey l r ow d" umfaßt, die das empfangene gesprochene Wort "railroad" darstellt.
  • Nach der Konstruktion eines Zeichenkettenphonemmodells, das das empfangene gesprochene Wort darstellt, greift das ASR-Algorithmusprogramm 1021 auf die Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 zu und vergleicht das konstruierte Zeichenkettenphonemmodell mit einzelnen der aufgezeichneten phonetischen Transkriptionszeichenketten der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031. Wenn das konstruierte Zeichenkettenphonemmodell mit einer in der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 aufgezeichneten phonetischen Transkriptionszeichenkette übereinstimmt, wird das gesprochene Wort als das aufgezeichnete Wort erkannt, das der übereinstimmenden phonetischen Transkriptionszeichenkette zugeordnet ist. Wenn das Spracherkennungsvorrichtungssystem 1, 1, das gesprochene Wort "railroad" empfängt, greift das ASR-Algorithmusprogramm 1021, 3, somit auf die Teilwortmodelldatenbasis 1032 zu und konstruiert ein Zeichenkettenphonemmodell "r ey l r ow d". Das Programm 1021 greift dann auf die Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 zu und vergleicht das konstruierte Zeichenkettenphonemmodell "r ey l r ow d" mit einzelnen der aufgezeichneten phonetischen Transkriptionszeichenketten des Vokabularlexikons. Das gesprochene Wort "railroad" wird als das Wort "railroad" erkannt, das mit der phonetischen Transkriptionszeichenkette "reylrowd" aufgezeichnet wurde, wenn das konstruierte Zeichenkettenphonemmodell "r ey l r ow d" mit der aufgezeichneten phonetischen Transkriptionszeichenkette "reylrowd" übereinstimmt.
  • Das Spracherkennungssystem 1, 1, verfügt normalerweise über eine große Anzahl von Wörtern, die in der Wörterbuch- und der Vokabular-Lexikondatenbasis 1030 bzw. 1031 gespeichert und aufgezeichnet sind. Zusätzliche Wörter können in das Spracherkennungssystem 1 eingegeben und in der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 aufgezeichnet werden, damit das System die zusätzlichen Wörter erkennen kann. Solche Wörter können einzigartige Wörter sein, die in spezifischen Anwendungen des Spracherkennungssystems 1 verwendet werden. Bei der vorliegenden Ausführungsform der Erfindung wird angenommen, daß ein spezielles Wort "dwd", das für eine spezifische Anwendung einzigartig ist, in das Spracherkennungssystem 1 eingegeben werden soll.
  • Das Verfahren zum Betreiben des Spracherkennungssystems 1 zur Erkennung eines gesprochenen Worts wie zum Beispiel "dwd" umfaßt das Erzeugen einer phonetischen Transkriptionszeichenkette "diydahbixlyuwdiy" aus dem Wort "dwd" und das Aufzeichnen des Worts "dwd" und der erzeugten phonetischen Transkriptionszeichenkette "diydahbixlyuwdiy" in der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031, 3. Beim Empfangen des gesprochenen Worts "dwd" greift die Methode des Betriebs des Spracherkennungssystems 1 auf die Teilwortmodelldatenbasis 1032 zu und konstruiert eine Modellzeichenkette von Phonemen "d iy d ah b ix l y uw d iy", die für die Laute des gesprochenen Worts "dwd" charakteristisch ist. Das konstruierte Phonemzeichenkettenmodell "d iy d ah b ix l y uw d iy" wird mit einzelnen der aufgezeichneten phonetischen Transkriptionszeichenketten des Lexikonvokabulars verglichen, und wenn eine Übereinstimmung des konstruierten Phonemzeichenkettenmodells "d iy d ah b ix l y uw d iy" mit der aufgezeichneten phonetischen Transkriptionszeichenkette "diydahbixlyuwdiy" der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 vorliegt, dann wird das gesprochene Wort als das Wort "dwd" erkannt, das mit der übereinstimmenden phonetischen Transkriptionszeichenkette "diydahbixlyuwdiy" aufgezeichnet wurde.
  • In der Methode des Betriebs, 1, wird anfänglich ein Wörterbuch von Standardwörtern und eine phonetische Transkription jedes Standardworts in der Wörterbuchdatenbasis 1030 gespeichert. Ähnlich speichert die Teilwortmodelldatenbasis 1032 anfänglich Phoneme wie zum Beispiel "d" und "w", die jeweils eine kleine Spracheinheit identifizieren, die zur Unterscheidung einer Äußerung von einer anderen dient. Zur Eingabe eines neuen Worts, wie zum Beispiel des Worts "dwd", in das Spracherkennungssystem 1 wird das Wort "dwd" in die Tastatur 11 eingetippt und in das Tastatur-Eingabeprogramm 1022, Schritte 102200, 102201, 4, eingegeben. Das Programm Erzeugen Teilwortbuchstabierung des neuen Worts 1020, 1, reagiert auf die Eingabe alphanumerischer Daten und Varianten dieser, wie zum Beispiel des Worts "dwd", indem es auf die Wörterbuchdatenbasis 1030 zugreift, Schritte 102000, 102001, 4. Wenn sich das eingegebene Wort in der Wörterbuchdatenbasis 1030 befindet, Schritt 102002, dann wählt das Programm Erzeugen Teilwortbuchstabierung des neuen Worts 1020 das Wort und die zugeordnete phonetische Transkriptionszeichenkette, Schritt 102003, und zeichnet sowohl das Wort als auch die zugeordnete phonetische Transkriptionszeichenkette in der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 auf, Schritte 102005, 102006.
  • Wenn das eingegebene Wort, zum Beispiel die Wortvariante "dwd", nicht in der Wörterbuchdatenbasis 1030 gefunden wird, Schritt 102002, dann wählt das Programm Erzeugen Teilwortbuchstabierung des neuen Worts 1020 die Wortbestandteile, 3, "d" und "w" aus der Wörterbuchdatenbasis 1030 und erzeugt die phonetische Transkriptionszeichenkette "diydahbixlyuwdiy", Schritt 102004. Die Wortvariante "dwd" und die erzeugte phonetische Transkriptionszeichenkette "diydahbixlyuwdiy" wird in der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 aufgezeichnet, Schritte 102005, 102006. Wenn weitere Wörter in das Spracherkennungssystem 1 eingegeben werden sollen, dann werden der Schritt 102007, der Schritt 102201 und die Schritte 102000 bis 102007 wiederholt, bis alle eingegebenen Wörter in der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 aufgezeichnet wurden, und die CPU 101 verläßt dann das Programm Erzeugen Teilwortbuchstabierung des neuen Worts 1020, Schritt 102008.
  • Das Spracherkennungssystem 1, 1, das gemäß dem ASR-Algorithmusprogramm 1021 arbeitet, reagiert auf ein gesprochenes Wort, wie zum Beispiel das Wort "dwd", das über die Telefonleitung 31 empfangen wird, 5, Schritte 102100, 102101, 102102, indem es auf die Teilwortmodelldatenbasis 1032 zugreift. Als Reaktion auf den Empfang des gesprochenen Worts "dwd" leitet das ASR-Algorithmusprogramm 1021, Schritt 102103, eine Konstruktion eines Modells ein, das eine Zeichenkette von Phonemen umfaßt, die das empfangene gesprochene Wort "dwd" darstellen. Die Konstruktion des Modells erfolgt gemäß dem Klang des empfangenen "dwd", und der Laut "d" führt zu der Auswahl von "d iy" als dem ersten Teil des Zeichenkettenmodells, Schritt 102104. Da das Modell nicht abgeschlossen ist, Schritt 102105, werden die Schritte 102101 bis 102105 wiederholt, so daß der Laut von "w" zu der Auswahl der Phoneme "d ah b ix l y uw" aus der Teilwortmodelldatenbasis 1032 und zu deren Hinzufügung zu dem Modell führt. Das Phonemzeichenkettenmodell ist abgeschlossen, wenn der letzte Laut "d" dazu führt, daß die Phoneme "d iy" zu der Zeichenkette hinzugefügt werden, um die Phonemzeichenkettenmodelldarstellung "d iy d ah b ix l y uw d iy" des gesprochenen Worts "dwd" abzuschließen, Schritt 102105.
  • Beim Abschluß der konstruierten Phonemzeichenkettenmodelldarstellung "d iy d ah b ix l y uw d iy" des gesprohenen Worts "dwd" greift das ASR-Algorithmusprogramm 1021 auf die Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 zu und vergleicht das konstruierte Zeichenkettenphonemmodell "d iy d ah b ix l y uw d iy" mit einzelnen der aufgezeichneten phonetischen Transkriptionszeichenketten der Vokabular-Lexikondatenbasis, Schritte 102106, 102107, 102108. Wenn eine Übereinstimmung des konstruierten Phonemzeichenkettenmodells "d iy d ah b ix l y uw d iy" mit der aufgezeichneten phonetischen Transkriptionszeichenkette "diydahbixlyuwdiy" vorliegt, Schritt 102109, dann wird das gesprochene Wort "dwd" als das Wort "dwd" erkannt, das in der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 aufgezeichnet ist, Schritt 102110. Wenn zusätzliche gesprochene Wörter vorliegen, Schritt 102111, werden die Schritte 102101 bis 102111 wiederholt, bis alle Wörter erkannt wurden.
  • Falls keine Übereinstimmung erzielt wird, Schritt 102109, und der Übereinstimmungsversuch kleiner als eine vorbestimmte Versuchszahl ist, Schritt 102113, vergrößert das ASR-Algorithmusprogramm 1021 die Wiederholungsversuchnummer und fordert den Anrufer auf, das gesprochene Wort zu wiederholen, Schritt 102114. Danach werden die Schritte 102101 bis 102109 wiederholt. Falls die Versuchszahl die vorbestimmte Versuchszahl übersteigt, wird bestimmt, daß ein Fehler aufgetreten ist, Schritt 102115.
  • Während des Übereinstimmungsprüfungsprozesses, Schritt 102109, wird der Übereinstimmung des konstruierten Phonemzeichenkettenmodells mit in der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 gespeicherten phonetischen Transkriptionszeichenketten ein Konfidenz-Erkennungsfaktor zugewiesen. Wenn der zugewiesene Konfidenz-Erkennungsfaktor einen vorbestimmten Schwellenwert übersteigt, wird bestimmt, daß das dem konstruierten Phonemzeichenkettenmodell zugeordnete gesprochene Wort als das Wort erkannt wird, das in der Vokabular-Lexikondatenbasis 1031 aufgezeichnet und der übereinstimmenden phonetischen Transkriptionszeichenkette zugeordnet ist.

Claims (6)

  1. Spracherkennungssystem mit: einer Vokabulardatenbasis (1031) mit Wörtern in alphanumerischer Form und einer entsprechenden Phonem-Zeichenkette für jedes der Wörter; einer Teilwortdatenbasis (1032), die eine Vielzahl von Phonemen speichert, die Wortlaute darstellen; einem Mittel (11) zum Empfangen eines neuen, nicht gesprochenen Worts in Wörterbuchform als eine Folge von Zeichen, wobei das neue Wort zuvor nicht in der Vokabulardatenbasis enthalten war; einem Prozessormittel (1020) zum Erzeugen einer neuen Phonem-Zeichenkette auf der Grundlage des neuen Worts und Speichern des neuen Worts und der neuen Phonem-Zeichenkette in der Vokabulardatenbasis, wodurch ein nachfolgend gesprochener Eintrag des neuen Worts auf der Grundlage des Erkennens des Vorliegens des neuen Worts in der Vokabulardatenbasis durch Vergleichen der entsprechenden Phonem-Zeichenketten erkannt werden kann.
  2. System nach Anspruch 1, weiterhin mit einem Prozessormittel (1021) zum Bestimmen, ob ein als eine Eingabe empfangenes erstes gesprochenes Wort eines der in der Vokabulardatenbasis enthaltenen Wörter ist, wobei das Prozessormittel auf der Grundlage von in der Teilwortdatenbasis gespeicherten Phonemen eine erste Phonem-Zeichenkette erzeugt, um das erste Wort darzustellen, und bestimmt, welche etwaigen der in der Vokabulardatenbasis enthaltenen Phonem-Zeichenketten mit der ersten Phonem-Zeichenkette übereinstimmen.
  3. System nach Anspruch 1, wobei das Prozessormittel die neue Phonem-Zeichenkette erzeugt, ohne den gleichzeitigen Eintrag des neuen Worts in gesprochener Form zu erfordern.
  4. Verfahren zur Erkennung gesprochener Worte mit den folgenden Schritten: Erzeugen einer Vokabulardatenbasis, die eine Vielzahl von Wörtern in alphanumerischer Form und eine entsprechende Phonem-Zeichenkette für jedes der Wörter enthält; Erzeugen einer Teilwortdatenbasis, die eine Vielzahl von Phonemen speichert, die Wortlaute darstellen; Empfangen eines neuen, nicht gesprochenen Worts in Wörterbuchform als eine Folge von Zeichen, wobei das neue Wort zuvor nicht in der Vokabulardatenbasis enthalten war; Festlegen, durch Verwendung eines Prozessormittels, einer neuen Phonem-Zeichenkette auf der Grundlage des neuen Worts und Speichern des neuen Worts und der neuen Phonem-Zeichenkette in der Vokabulardatenbasis, um so die Erkennung eines nachfolgenden gesprochenen Eintrags des neuen Worts auf der Grundlage des Erkennens des Vorliegens des neuen Worts in der Vokabulardatenbasis durch Vergleichen der ertsprechenden Phonem-Zeichenketten zu ermöglichen.
  5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei die neue Phonem-Zeichenkette festgelegt wird, ohne den gleichzeitigen Eintrag des neuen Worts in gesprochener Form zu erfordern.
  6. Verfahren nach Anspruch 4, weiterhin mit der Bestimmung, ob ein erstes gesprochenes Wort, das als eine Eingabe empfangen wurde, eines der in der Vokabulardatenbasis enthaltenen Wörter ist, Erzeugung einer ersten Phonem-Zeichenkette auf der Grundlage von in der Teilwortdatenbasis gespeicherten Phonemen zur Darstellung des ersten Worts und Bestimmung, welche etwaigen der in der Vokabulardatenbasis enthaltenen Phonem-Zeichenketten mit der ersten Phonem-Zeichenkette übereinstimmen.
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