Kontextsensitive automatische Erkennung spontaner Sprache mit BLSTM-Netzwerken

• Applicant: Professor Dr.-Ing. Björn Schuller
• Subject Area: Image and Language Processing, Computer Graphics and Visualisation, Human Computer Interaction, Ubiquitous and Wearable Computing
• Term: from 2011 to 2014
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 193507010

Trotz zahlreicher Fortschritte im Bereich der automatischen Spracherkennung ist die Erkennungsleistung und Robustheit heutiger Spracherkennungssysteme nicht ausreichend, um als Grundlage für natürliche, spontansprachliche Mensch-Maschine-Interaktion zu dienen. Ziel des Forschungsvorhabens ist es deshalb, die Genauigkeit von Systemen zur Erkennung natürlicher, fließender Sprache mittels neuartiger Mustererkennungsmethoden zu verbessern. Da die Effizienz der menschlichen Spracherkennung vor allem auf der intelligenten Auswertung von Langzeit-Kontextinformation beruht, sollen dabei Ansätze zur Berücksichtigung von Kontext auf Merkmalsebene verfolgt werden. Ausgehend von sogenannten Tandem-Spracherkennern, bei denen neuronale Netze zur Phonemprädiktion in Kombination mit dynamischen Klassifikatoren verwendet werden, sollen hierzu bidirektionale Long Short-Term Memory (BLSTM) Netzwerke eingesetzt werden. Im Gegensatz zu derzeit in Tandem- Systemen verwendeten Phonemschätzern erlaubt es das BLSTM-Prinzip, ein optimales Maß an Kontextinformation bei der Prädiktion mit einzubeziehen. Da jüngste Erfolge im Bereich der kontextsensitiven Phonemerkennung und Schlüsselwortdetektion die Effektivität des BLSTM-Ansatzes unterstreichen, ist eine entsprechende Weiterentwicklung kontinuierlicher Spracherkennungssysteme äußerst vielversprechend.

• DFG Programme: Research Grants