任务型人机对话系统中的认知技术——概念、进展及其未来

人机对话系统是将机器视为一个认知主体的人机交互系统.随着计算机软硬件技术和移动互联网的迅猛发展,能够有效处理非精确信息交互的、符合人类自然交互习惯的认知型人机对话系统受到了越来越多的关注.文中提出,面向任务的认知型人机对话系统的架构应分为3个层次:物理层、控制层和应用层,与之对应的技术是通道技术、认知技术和知识管理技术.其中,认知技术是随着移动实时交互的新的需求而产生出来的新的交互中间件技术.它的目标是使得机器具有人类的认知交互特点,可以在与对方的交互中进行深度理解、学习、诱导和适应,主要包括非精确信息理解技术、基于不确定性的推理和决策技术、交互自适应和进化技术,诱导式信息生成技术等.该文对认知技术在人机对话系统中的定位和具体概念进行了详细介绍,综述了相关技术领域的进展,并展望了未来重点的研究方向.

标签同步解码算法及其在语音识别中的应用

自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)等序列标注任务的一个显著特点是其对相邻帧的时序序列关联性建模.用于对相邻帧进行时序建模的主流序列模型包括隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)和连接时序模型(Connectionist Temporal Classification,CTC).针对这些模型,当前主流的推理方法是帧层面的维特比束搜索算法,该算法复杂度很高,限制了语音识别的广泛应用.深度学习的发展使得更强的上下文和历史建模成为可能.通过引入blank单元,端到端建模系统能够直接预测标签在给定特征下的后验概率.该文系统地提出了一系列方法,通过使用高效的blank结构和后处理方法,使得搜索解码过程从逐帧同步变为标签同步.该系列通用方法在隐马尔可夫模型和连接时序模型上均得到了验证.结果表明,在Switchboard数据集上,不损失性能的前提下,实验取得了2~4倍的加速.该文同时研究了搜索空间、候选序列剪枝、转移模型、降帧率等对加速比的影响,并在所有情况下取得一致性加速。