Key points are not available for this paper at this time.
من المعروف أن أداء التعرف على الكلام يضعف إذا لم يتم تدريب الأنظمة واختبارها في ظل ظروف تحدث مماثلة. هذا صحيح بشكل خاص إذا تعرض المتحدث لضغوط العمل أو الضوضاء. لكي تكون أنظمة التعرف ناجحة في التطبيقات المعرضة للإجهاد، ينبغي على آلات التعرف على الكلام معالجة الظروف السلبية التي يتعرض لها المستخدم. يعتبر المؤلفون مشكلة تحسين تدريب التعرف على الكلام في ظروف التحدث المختلفة التي تعرضت للإجهاد (مثل أنماط التحدث البطيئة، العالية، وتأثير لومبارد). الهدف الرئيسي هو وضع إجراء تدريب ينتج عن نماذج مخفية لمتعرف ماركوف يتميز بشكل أفضل بأسلوب التحدث المعرض للإجهاد المعين، دون الحاجة إلى جمع بيانات مضغوطة مباشرة. النهج الجديد هو البناء لنموذج إنتاج الكلمات باستخدام إطار توليد مصدر تم اقتراحه سابقًا في عام 1994 من قبل هانسن، من خلال استخدام المعرفة بالطبيعة الإحصائية للمدة والتغير الطيفي للكلام تحت الضغط. يتم استخدام هذا النموذج بدوره لإنتاج رموز تدريب محاكاة للكلام المضغوط من رموز الكلام المحايدة. تظهر طريقة توليد الرموز التدريبية أنها تحسن التعرف على الكلمات المنعزلة بنسبة 24% للكلام لومبارد مقارنة بمعرف الكلمات المنعزلة المدرب على الكلام المحايد. تم الإبلاغ عن المزيد من النتائج لسيناريوهات التعرف على الكلمات المنعزلة والكلمات المفتاحية.
درس هانسن وآخرون (سون) هذا السؤال.