Exploitation d'une marge de tolérance de classification pour améliorer l'apprentissage de modèles acoustiques de classes en reconnaissance de la parole

摘要

Dans cet article, nous présentons une méthode de combinaison de systèmes de reconnaissance automatique de la parole (SRAP) inspirée d'un algorithme de decodage guide (DDA). La combinaison par decodage guide est basee sur un alignement entire une transcription auxiliaire et Phypothese developpee par un systeme primaire, suivi d'une ré-évaluation du score linguistique de cette derniére. Nous proposons une nouvelle méthode qui facilite la gestion des transcrip- tions auxiliaires pour effectuer cette re-evaluation sans alignement. Les hypotheses auxiliaires sont groupees par segment sous forme de sac de n-grammes (BONG : Bag Of NGrams) et la re-evaluation est realisee en fonction du resultat de recherche dans le sac de trigrammes cofres- pondant. Cette methode permet de reduire le taux d'erreur mots du systeme primaire en utilisant des systemes auxiliaires moins performants.