Accurate recognition of city names with spelling as a fall back strategy

Bauer, J.G.; Junkawitsch, Jochen

doi:10.21437/eurospeech.1999-69

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“…En el caso de que los usuarios no estén acostumbrados (como nos ocurre a los castellanohablantes), una petición de deletreo por parte del sistema, puede ser visto por el usuario como una interacción desagradable que haga aumentar su rechazo hacia el servicio automático. En esta situación, los sistemas de deletreo se deben utilizar como estrategia de reconocimiento en condiciones adversas; ante fallos en reconocimientos anteriores o como último paso antes de redirigir la llamada a un operador humano (Bauer et al, 1999;Córdoba et al, 2001). Otra posible aplicación es la detección de nombres o expresiones fiíera del vocabulario (Jouvet et al, 1999;San-Segundo et al, 2001b).…”

Section: Reconocimiento De Nombres Deletreadosunclassified

Mejora de servicios por teléfono con reconocimiento de habla. Nueva generación de servidores vocales interactivos

Hernández¹

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A-8 A.2.2 Funcionalidad del Lenguaje en el entorno TADE A-9 A.2.3 Servicios comerciales desarrollados con el entorno TADE A-13 A.3 Servicio de páginas blancas A-14 A.4 Servicio de información y reservas de billetes de tren A-17 Apéndice B. Experimentos independientes del locutor en el reconocedor de nombres deletreados B-1 índice de contenidos Apéndice C. Inventarios de alófonos utilizado en el reconocedor de fechas y horas C-1 Apéndice D. Escenarios y cuestionario diseñado para la evaluación en la etapa de simulación D-1 D.l Escenarios D-1 D.2 Cuestionario D-2 Apéndice E. Escenarios y cuestionario diseñado para la evaluación final del sistema de información de tren E-1 Apéndice F. Recomendaciones auxiliares para el diseño de gestores de diálogo en SVIs F-1 Apéndice G. Evaluación de campo del sistema de información y reserva ferroviaria según el tipo de usuario G-1 G.l Evaluación en el entorno uitíversitario G-1 G.2 Evaluación de los empleados de RENFE G-2 BIBLIOGRAFÍA Bibliografía Biblio-1 XI XXIMejora de servicios automáticos con reconocimiento del habla La presentación de esta metodología se ha realizado mediante su aplicación al caso de un servicio de información y reserva de billetes de tren.

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Section: Reconocimiento De Nombres Deletreadosunclassified

Mejora de servicios por teléfono con reconocimiento de habla. Nueva generación de servidores vocales interactivos

Hernández¹

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Improving Thai Spelling Recognition with Tone Features

Pisarn¹,

Theeramunkong²

2006

Advances in Natural Language Processing

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Abstract. Spelling recognition has been used for several purposes, such as enhancing speech recognition systems and implementing name retrieval systems. Tone information is an important clue, in addition to phones, for recognizing speeches in tonal languages. In this paper, we present a method to improve accuracy of spelling recognition in Thai, a tonal language, by incorporating tonerelated acoustic features to a well-known front-end feature named Perceptual Linear Prediction Coefficients (PLP). The proposed method makes use of three kinds of tone information: fundamental frequency (pitch), pitch delta and pitch acceleration, to enhance the original features. Compared to the baseline result gained from the original feature, our HMMs-based recognition model shows improvement of 1.73%, 2.85% and 3.16% of letter accuracy for close-type, mix-type and open-type language models, respectively.

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Speed Compensation for Improving Thai Spelling Recognition with a Continuous Speech Corpus

Pisarn¹,

Theeramunkong²

2004

Intelligence in Communication Systems

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Abstract. Spelling recognition is an approach to enhance a speech recognizer to cope with incorrectly recognized words and out-of-vocabulary words. This paper presents a general framework for Thai speech recognition, enhanced with spelling recognition. To implement Thai spelling recognition, Thai alphabets and their spelling methods are analyzed. Based on hidden Markov models, we propose a method to construct a Thai spelling recognition system using an existing continuous speech corpus. To compensate for speed differences between spelling utterances and continuous speech utterances, the adjustment of utterance speed is taken into account. Our system achieves up to 87.37% correctness and 87.18% accuracy with the mix-type language model.

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Accurate recognition of city names with spelling as a fall back strategy

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Mejora de servicios por teléfono con reconocimiento de habla. Nueva generación de servidores vocales interactivos

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Improving Thai Spelling Recognition with Tone Features

Speed Compensation for Improving Thai Spelling Recognition with a Continuous Speech Corpus

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