一种面向语音识别错误恢复的澄清式人机对话系统

摘要

在人机交互系统中,自动语音识别(ASR)错误将导致交互障碍,通过发起澄清式人机对话可以实现ASR错误恢复。 本文提出了澄清式人机对话系统结构,用于实现语音识别错误恢复,实现了系统的4个组成部分：ASR错误检测、基于统计机器翻译(SMT)方法的澄清式疑问句生成模型、说话人响应分析、基于有限状态机(FSM)的对话管理模型。各模块均采用与特定任务无关的方法建立。实验结果表明：澄清式人机对话系统可以有效模拟口语中的澄清现象,在不同的错误环境中能够较好的实现ASR错误恢复任务。