În timp ce dezvoltatorii de software care au înființat vocabular inițială a sistemului efectua o mare parte din acest training, la sfârșitul utilizator trebuie să petreacă ceva timp de formare ea. Într-un cadru de afaceri, utilizatorii principale ale programului trebuie să petreacă ceva timp (uneori mai putin de 10 minute) vorbind în sistem pentru a se instrui pe modelele lor specifice de vorbire. Ei trebuie, de asemenea, trenul sistemul să recunoască termeni și acronime special companiei. Ediții speciale ale programelor de recunoastere a vocii pentru cabinete medicale sau juridice au termeni frecvent utilizate în aceste domenii deja formați în ele.
În continuare, ne vom uita la unele deficiențe și defecte în sistemele de recunoaștere a vorbirii.
Recunoaștere vorbire : Puncte slabe și defecte
Nici un sistem de recunoaștere a vorbirii este de 100 la sută perfectă; o serie de factori pot reduce precizia. Unii dintre acești factori sunt probleme care continua să se îmbunătățească ca tehnologia îmbunătățește. Altele pot fi diminuate - dacă nu este complet corectată - de catre utilizator
Mic semnal-zgomot
Programul trebuie să " auzi ". cuvintele rostite distinct, și orice zgomot suplimentar introdus în sunetul va interfera cu acest. Zgomotul poate veni de la un număr de surse, inclusiv zgomotul de fond puternic într-un mediu de birou. Utilizatorii ar trebui să lucreze într-o cameră liniștită, cu un microfon de calitate poziționat cât mai aproape de gura lor ca este posibil. Plăci de sunet low-calitate, care oferă intrarea pentru microfon pentru a trimite semnalul la computer, de multe ori nu au destui ecranare din semnalele electrice produse de alte componente de calculator. Acestea pot introduce hum sau fluiera in semnalul.
Suprapunerea discurs
Sistemele actuale au dificultăți de separare de vorbire simultană de mai mulți utilizatori. " Dacă încercați să angajeze tehnologia de recunoaștere în conversații sau întâlniri unde oamenii întrerup frecvent reciproc sau vorbesc unul peste altul, esti probabil pentru a obține rezultate extrem de slabe, " spune John Garofolo.
Utilizarea intensivă a puterii calculatorului
Rularea modele statistice necesare pentru recunoașterea vorbirii necesită procesorul calculatorului pentru a face o mulțime de muncă grea. Un motiv pentru aceasta este nevoie să vă amintiți fiecare etapă de că
