@article {163, title = {"Hoe kan ik u van dienst zijn?" - Spraakgestuurde routeringsapplicaties}, year = {2007}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Het doel van routeringsapplicaties in callcenters is om bellende klanten door te verbinden met de meest geschikte dienst of medewerker. Routeringsapplicaties kunnen op verschillende manieren ge{\"\i}mplementeerd worden, zowel toetsgestuurd als spraakgestuurd. Bij toetsgestuurde applicaties moeten klanten zelf bepalen met welke keuzes in een gelaagd en dus vaak ook ingewikkeld keuzemenu hun vraag het beste beantwoord kan worden. Spraakgestuurde routeringsapplicaties vormen wat dat betreft een veel klantvriendelijker alternatief. Bij spraakgestuurde applicaties hoeven klanten niet langer een keuzemenu te doorlopen; ze moeten enkel nog antwoord geven op de open beginvraag:"Hoe kan ik u van dienst zijn?". Spraakgestuurde routeringsapplicaties herkennen vervolgens de ingesproken zin en beslissen op basis van deze gegevens automatisch bij welke dienst of medewerker de klant het best kan worden verder geholpen.

Vandaag presenteren we verschillende aspecten die te maken hebben met de bouw van spraakgestuurde routeringsapplicaties. We zullen spreken over dialoogdesign, de open spraakherkenning (OSR) en de training en tuning van de semantische component die herkende zinnen classificeert om zo de meest geschikte dienst of medewerker te vinden.

}, author = {Diana Binnenpoorte and Christophe Van Bael and Johan de Veth} } @article {203, title = {IMIX: Interactive Multimodal Information Extraction}, year = {2005}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

IMIX is een NWO-onderzoeksprogramma dat spraak- en taaltechnologie combineert. Onderzoekers van vraag-antwoordsystemen, dialoogmanagement en multimodale interactie werken samen in IMIX. De onderzoeksresultaten worden ge{\"\i}mplementeerd in een demonstrator die zich richt op het medische informatiedomein. Gebruikers kunnen vragen intypen of inspreken. Het systeem bepaalt of er een vraag is gesteld, wat voor soort vraag er gesteld is, en of de vraag doorgegeven kan worden aan het vraag-antwoordsysteem. Als het systeem denkt dat de vraag te vaag is om te beantwoorden, zal het aan de gebruiker vragen wat hij bedoelt. In alle andere gevallen wordt de vraag geanalyseerd en wordt er een antwoord opgeleverd. Dat antwoord wordt eerst nog bewerkt door een outputmodule die het gemakkelijker maakt om de informatie te begrijpen en daartoe eventueel ook plaatjes toevoegt. Vervolgens kan de gebruiker vervolgvragen stellen. Dat kan gebeuren met spraak- of tekstinvoer, maar ook door met een pen op het scherm plaatjes aan te wijzen en daarbij vragen te stellen, zoals bijv. {\textquotedblleft}wat is dat?{\textquotedblright}. De presentatie zal eerst een algemeen overzicht geven van het onderzoek in IMIX. Ook zal de demonstrator getoond worden. Daarna zal dieper ingegaan worden op het onderzoek naar spraakherkenning dat in het kader van IMIX wordt gedaan.

}, author = {Johan de Veth and Annika Hamalainen and Els den Os} } @article {385, title = {Automatische spraakherkenning in omgevingen met achtergrondgeluid}, year = {2001}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Amsterdam, The Netherlands}, abstract = {

Het gebruik van telecom diensten zoals {\textquoteright}118{\textquoteright}, het nummer dat geraadpleegd kan worden om inlichtingen over telefoonnummers te verkrijgen neemt almaar toe. Daarmee wordt de behoefte groter om te trachten een deel van dergelijke diensten te automatiseren. Een essentiele stap in die automatisering is het gebruik van de computer om te herkennen wat de gebruiker heeft gezegd. Een goede prestatie van de automatische spraakherkenning is onder andere afhankelijk van de aanwezigheid van achtergrondgeluid. Wanneer er achtergrondgeluid aanwezig is tijdens de herkenning, dan {\textquoteright}hoort{\textquoteright} de herkenner in feite de combinatie van het achtergrondgeluid en de spraakgeluiden. Wanneer het achtergrondgeluid tevoren bekend is, dan kunnen een of meer modellen getraind worden die de herkenner helpen om spraak en achtergrondgeluid van elkaar te onderscheiden. Maar als het achtergrondgeluid onvoorspelbaar is (wat in de praktijk van mobiele telefonie erg vaak voorkomt), dan is er een onbekende verstoring in de waarnemingen aanwezig. Omdat de spraakklankmodellen die de herkenner gebruikt getraind zijn met spraak zonder die onbekende verstoring, ontstaat er een discrepantie tussen de opnamecondities tijdens training en de opnamecondities tijdens gebruik van de modellen.

In het kader van het Europese onderzoeksproject SMADA (Speech-driven Multi-modal Automatic Directory Assistance) is onder andere onderzoek verricht naar combinaties van verschillende signaalbewerkingstechnieken om de uitvoer van een automatische spraakherkenner minder gevoelig voor achtergrondgeluiden te maken. Daarbij zijn verschillende soorten van achtergrondgeluid bestudeerd. De resultaten van deze studie laten zien wat de mogelijkheden en beperkingen zijn van de verschillende methodes die getest zijn om de discrepantie tussen opnamecondities tijdens training en testen te verkleinen.

}, author = {Johan de Veth} }