Почему для HEARSAY-II выбрантакая архитектура
Приступая к разработке системы, ее создатели прекрасно понимали, что с каждым уровнем анализа связана отдельная отрасль знаний — анализ звуковых сигналов, фонетика, лексический анализ, грамматика, семантика, ораторское искусство. Ни одна из этих отраслей по отдельности не способна предоставить достаточно информации для того, чтобы решить проблему. Представим, например, что, пользуясь методами обработки акустических сигналов, мы смогли разложить исходный звук на фонемы. Но без дополнительной информации все равно не удастся выделить смысл выражений, подобных следующим: l scream (я восклицаю) и ice cream (мороженое) или please let us know (пожалуйста, дайте нам знать) и please lettuce no (пожалуйста,- без салата). Таким образом, хотя каждый отдельный вид (набор) знаний играет существенную роль в решении проблемы и каждый из них может быть представлен в программе более или менее независимо от остальных, автоматическое распознавание речи требует использования всех этих знаний совместно.
При распознавании речи исследователям приходится сталкиваться еще с одной проблемой, которую также можно отнести к числу ключевых, — проблемой неопределенности. Она проявляется на всех уровнях представления информации:
Более традиционные подходы к распознаванию речи основаны на использовании статистических моделей из теории передачи информации для определения корреляционной связи между сегментами. Подход, базирующийся на знаниях, потребовал существенного пересмотра методов обработки неопределенности.
В работе [Erman et al., 1980] перечислены следующие требования, которым должна удовлетворять эффективно работающая система распознавания речи, основанная на знаниях.
