Распознавание речи : Построение систем : Аппаратные функции CSP : SpeechPearl® SDK

SpeechPearl - это интегрированная среда разработки телефонных приложений с распознаванием речи. В состав этой среды входит набор инструментов, оптимизированных для создания, тестирования и настройки приложений распознавания речи.     Встроенный графический интерфейс предоставляет дружественный интерфейс для создания, настройки и тестирования грамматик и языковых ресурсов.     После того, как разработчик приложения создал диалоги и определил задачи распознавания, SpeechPearl предоставляет соответствующий инструмент для создания и оптимизации грамматик и языковых ресурсов.

     Основные компоненты SpeechPearl:

• SpeechXpert^® - графическая среда для разработки, компиляции и оптимизации грамматических и лексических блоков распознавания, проверки и редактирования лексиконов и конфигурирования серверов SpeechPearl.
• Transcription Station - позволяет протоколировать диалоги из работающего приложения в виде, удобном для оценки качества распознавания и подстройки системы.
• SPEval (SpeechPearl Evaluation) - инструмент оценки качества работы системы. Эта среда позволяет проверить, покрывается ли слово, сказанное абонентом, соответствующей грамматикой, устанавливать точки останова на разных уровнях в соответствии с разными режимами оценок, находит оптимальные "уровни уверенности" и измеряет производительность для различных наборов параметров распознавания.
• SPTrain - позволяет создавать "тренируемые" языковые модели, что повышает производительность и ускоряет сам процесс распознавания.
• SpeechPath

    Разработка крупных многорежимных систем с распознаванием речи требует интеллектуального управления распределенной архитектурой речевых серверов. Это необходимо для надежности, масштабируемости и эффективности использования ресурсов.

    SpeechPath - это контроллер ресурсов. Это программный модуль, выполненный в клиент-серверной TCP/IP архитектуре. Модуль может распределять множество параллельных запросов различных типов, что позволяет осуществлять прозрачную интеграцию различных речевых модулей в сети. Балансировка нагрузки оптимизирует использование всех имеющихся в сети ресурсов распознавания речи. Интеллектуальные механизмы восстановления дают возможность строить отказоустойчивые конфигурации.