Comparación de modelos de lenguaje en tareas de transcripción automática de noticiarios televisivos

Abstract

En el presente artículo se investigan diversas técnicas de modelado de lenguaje para una tarea de transcripción automática de noticiarios bilingües. Se compara una aproximación no adaptada con varios esquemas basados en interpolación de modelos. Mediante una estrategia de adaptación dinámica, utilizando reconocedores en paralelo, se ha conseguido reducir la tasa de errores de reconocimiento en un 20.7% con respecto al modelo no adaptado. El artículo también analiza los problemas del habla espontánea que han limitado las mejoras.

In this paper several language models for a bilingual broadcast news transcription task are investigated. A non-adapted approach is compared to various schemes based on mixture models. Through the use of a dynamic adaptation strategy, employing several decoders in parallel, a 20.7% reduction in the word error rate was achieved with respect to the non-adapted model. This paper also analyzes the problems of spontaneous speech, which have limited the improvements.