语音到语音系统中自我纠正的处理

自然口语对话中经常发生语音修正。对于任何口语语言系统而言，检测和纠正这些修正都是必要的。我们提出了一种检测和纠正语音修正的框架，能够集成所有相关层次的信息，即声学、词汇、语法和语义。核心思想是尽早通过级联滤波器来缩小修正的搜索空间，这些滤波器涉及越来越多的特征。首先，声学模块会生成关于是否存在修正的假设。其次，随机模型会为每个假设提出一种纠正方案。得分较高的纠正方案会被插入到词典新路径中。最后，词典解析器将决定是否接受该纠正。