Finite State Grammars and Language Models for Automatic Speech Recognition

Abstract

Tato práce se zabývá transformací bezkontextových gramatik na váhované konečně stavové převodníky. Je vybrána podmnožina bezkontextových gramatik, kterou lze tranformovat přesně. Je představen test, zda daná gramatika naleží do této podmnožiny, i algoritmus převodu. Dále je popsán vlastní nástroj, který tyto postupy implementuje, včetně způsobu zpracování vstupu a výstupu. S použitím toho nástroje byl vytvořen systém rozpoznání řeči pro kokpit letadla. Jsou představeny výsledky ukazující, že systém založený na takto získaném modelu jazyka podává výrazně lepší výkon, než je dosažen při použití obecného modelu.

This thesis deals with the transformation of Context Free Grammars (CFG) into Weighted Finite State Transducers (WFST). A subset of CFG is chosen, that can be transformed exactly. Both the test of whether a CFG fulfills such condition and the algorithm for the following transformation are presented. A tool has been implemented, which performs both these tasks, also its input and output processing are reported. Using this tool, a speech recognition system for aircraft cockpit control has been built. Results are presented which show, that the system based on the transformed grammar outperforms the system based on general-purpose language model.