Распознавание речи: .методы, используемые в процессе распознавания речи, например диалог человека с машиной – G10L 15/22

Изобретение относится к средствам электронного оценивания диалога. Технический результат заключается в повышении эффективности оценивания диалога. Получают видеоданные, отображающие, по меньшей мере частично, двух людей. Анализируют видеоданные с целью определения, имеет ли место визуальное взаимодействие, по меньшей мере, между указанными двумя людьми в процессе диалога, включающее определение того, смотрят ли друг на друга, по меньшей мере, двое указанных людей, путем детектирования положения их зрачков. Анализируют микродвижения глаз, по меньшей мере, двух людей с целью определить, являются ли направления микродвижений глаз однотипными. 2 н. и 23 з.п. ф-лы, 15 ил.

Изобретение относится к способам и устройствам детектирования автоответчика, используемым для определения того, является ли получатель вызова реальной персоной или автоответчиком. Техническим результатом является повышение точности детектирования автоответчика. Указанный результат достигается тем, что способ содержит посредством процессора прием звукового ответа от получателя вызова и обработку звукового ответа посредством распознавателя речи, имеющего языковую модель для преобразования звукового ответа в вывод, указывающий распознанную речь в текстовой форме; и обработку вывода, указывающего распознанную речь, в текстовой форме со статистическим классификатором, настроенным по словесным фразам, обычно используемым реальными персонами и автоматическими системами, наряду с установлением несловесных особенностей, ассоциированных со звуковым ответом для предоставления вывода, указывающего, является ли получатель вызова реальной персоной или автоответчиком. Классификатор является отдельным от языковой модели. Обработка является основанной на статистическом анализе вывода, указывающего распознанную речь в текстовой форме наряду с несловесными особенностями. Статистический анализ проверяет содержимое вывода, указывающего распознанную речь, и, на основании этой проверки, определяет, является ли вывод, указывающий распознанную речь, более статистически согласуемым со словесными фразами, обычно используемыми реальными людьми или автоматическими системами. 3 н. и 15 з.п. ф-лы, 6 ил.

Изобретение относится к доступу и представлению информации в компьютерной системе с использованием распознавания и понимания. Система понимания речи содержит языковую модель, содержащую комбинацию языковой модели N-граммы и языковой модели контекстно-свободной грамматики. В языковой модели хранится информация, относящаяся к словам, и семантическая информация, подлежащая распознаванию. Модуль адаптирован для приема ввода от пользователя и восприятию ввода для обработки. Модуль также адаптирован для приема программных интерфейсов приложений, использующих SALT, относящихся к распознаванию ввода. Модуль способен обрабатывать программные интерфейсы приложений, использующих SALT, и ввод для получения семантической информации, относящейся к первой части ввода, и выводить семантический объект, содержащий текст и семантическую информацию для первой части, путем доступа к языковой модели, причем операция распознавания и вывод семантического объекта осуществляются в то время, когда продолжается восприятие последующих частей ввода. Технический результат - упрощение в использовании благодаря большей естественности для пользователя. 2 н. и 8 з.п. ф-лы, 7 ил.

Изобретение относится к области информационных технологий - к способу и устройству управления услугами сервисного центра системы связи. Технический результат - предоставление пользователю возможности быстрого и надежного выбора и получения индивидуальных услуг сервисного центра в системе связи. Этот результат достигается, в том числе, за счет формирования индивидуального меню для каждого пользователя, что позволяет напрямую обращаться к интересующим пунктам сервисного меню без лишних переходов и соответственно обеспечит быстроту (оперативность) получения сервисных услуг, применения диктор зависимого меню и снижения количества альтернативных вариантов, т.к. меню пользователя будет содержать небольшое количество только интересующих пользователя пунктов постоянного обучения системы распознавания команд, что повышает надежность распознавания команд пользователя. 3 н. и 10 з.п. ф-лы, 10 ил.