Kartičky na Cepstrálna analýza a psychoakustika

Cepstrálna Analýza a Psychoakustika: Komplexný Sprievodca

1 / 183

Čo je Viterbiho aproximácia v dekódovaní reči?

Približné nahradenie súčtu cez všetky stavové sekvencie maximom, teda najpravdepodobnejšia slovná sekvencia sa aproximuje najpravdepodobnejšou stavovo

Ťukni na otočenie · Potiahni na navigáciu

Technológie spracovania reči - vyhľadávacie algoritmy

183 kartičiek

Kartička 1

Otázka: Čo je Viterbiho aproximácia v dekódovaní reči?

Odpoveď: Približné nahradenie súčtu cez všetky stavové sekvencie maximom, teda najpravdepodobnejšia slovná sekvencia sa aproximuje najpravdepodobnejšou stavovo

Kartička 2

Otázka: Ako funguje časovo-synchronné Viterbiho vyhľadávanie?

Odpoveď: Spracováva celý časový rámec t skôr než prejde na t+1; každý stav v čase t sa aktualizuje pomocou najlepšieho skóre z predchádzajúcich stavov v t-1 a

Kartička 3

Otázka: Prečo pri spojitom rozpoznávaní reči uchovávame ukazovateľ spätného sledovania len pre slovnú históriu, nie celý stav?

Odpoveď: Lepíme len históriu slov pri dosiahnutí finálneho stavu slova, takže na konci vieme získať optimálnu slovnú sekvenciu bez uchovávania celej trellis; s

Kartička 4

Otázka: Aký je prínos dynamickej konštrukcie trellisu pri veľkých slovníkoch?

Odpoveď: Generuje sa a alokuje len časť priestoru vyhľadávania potrebná pre sľubné hypotézy, takže náklady sú úmerné počtu aktívnych hypotéz, nie celkovej veľk

Kartička 5

Otázka: Čo je beam pruning (beam search) v časovo-synchronnom Viterbiho vyhľadávaní?

Odpoveď: Heuristika, ktorá zachováva len stavy v časovom rámci so skórom nehorším než min_D + T; stavy s vyšším nákladom sa odstraňujú, čím sa výrazne znižuje

Kartička 6

Otázka: Prečo je porovnanie ciest v časovo-synchronnom rámci „ferové“ pri použití beam search?

Odpoveď: Pre dve slovné sekvencie sa porovnávajú posteriorné pravdepodobnosti vzhľadom na rovnakú čiastočnú akustickú pozorovaciu sekvenciu 0..t, takže spoločn

Kartička 7

Otázka: Ktorý problém môžu mať časovo-asynchronné algoritmy (napr. stack decoding) v porovnaní s časovo-synchronným vyhľadávaním?

Odpoveď: Vyžadujú normalizáciu pravdepodobností cez rôzne dĺžky feature streamov, čo je ich slabé miesto (Achillesova pätа) pri rozpoznávaní reči.

Kartička 8

Otázka: Aké sú dve základné DP (dynamické programovanie) tranzície v Viterbiho vyhľadávaní pre ASR?

Odpoveď: Intra-word (vnútroslovné) tranzície – štandardný Viterbi update s konzumáciou pozorovania; a inter-word (medzislovné) nulové tranzície – prechod medzi

Kartička 9

Otázka: Ako sa definuje náklad pre intra-word tranzíciu v trellise?

Odpoveď: D(t;s;w) = min over predchodcov [ D(t-1;s';w) + d(s',s|w,x_t) ], kde d = -log P(s|w) - log P(x_t|s,w) (rovnica 12.17–12.19).

Kartička 10

Otázka: Prečo je časovo-synchronný Viterbiho beam search v praxi úspešný pri veľkých gramatikách a n-gramoch?

Odpoveď: Lepšie porozumenie lingvistickému priestoru a techniky získavania n-best zoznamov umožňujú, že len malá časť priestoru (beam) stačí bez zvýšenia chýb;