A beszédtechnológia jelene és jövıje

Méret: px

Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "A beszédtechnológia jelene és jövıje"

Ágnes Illés
8 évvel ezelőtt
Látták:

1 A beszédtechnológia jelene és jövıje Németh Géza BME Távközlési és Médiainformatikai Tanszék Beszédtechnológiai Laboratórium Nyelv- és Beszédtechnológiai Nemzeti Technológiai Platform Szakmai Fórum március 18. BME TMIT 1

2 Tartalom Miért fontos? Hazai helyzetkép nemzetközi kontextusban Kihívások BME TMIT 2

3 Miért fontos? Mit mond? Nyelvi tartalom felismerése, szöveglejegyzés Ki beszél? Beszélı felismerés Ideges? Bánatos? Érzelem felismerés Milyen nyelven beszél? Nyelvfelismerés Meg van fázva? Egészségi állapot felismerés BME TMIT 3 BME TMIT

4 Miért fontos? Várható forradalmi változások az ICT (Information & Communication Technologies) területen ( ) Hálózatok (networking) Számítástechnika (computing) Mobilitás (mobility) Felhasználói felületek (human interface) Alkalmazások (applications) [Gartner symp nov.] BME TMIT 4

Technologies) területen (2005-15) Hálózatok (networking) Számítástechnika

5 Miért fontos? Hype Cycle VISIBILITY Natural Language Search 2002 Web services Legend: Time to plateau Less than two years Two to five years Five to ten years Beyond ten years Nanocomputing Technology trigger Natural Language Search 2006 Wireless Web Peak of inflated expectations PDA phones Speech Recognition in Call Centers 2002, 2006 VoIP PKI Bluetooth E-payment Speech Recognition on Desktop 2002, 2006 Trough of Disillusionment [Gartner Hype Cycle 2002, 2006] Slope of Enlightenment Text-to-speech 2002, 2006 Wireless LAN MATURITY Plateau of Productivity BME TMIT 5

ten years Beyond ten years Nanocomputing Technology trigger Natural Language Search 2006 Wireless Web Peak of inflated expectations PDA phones

6 Miért fontos? Az interaktív információs rendszerek felhasználói köre hazánkban Internetes számítógép tényleges használó a lakosság 51.6%-a (KSH, 2007) ténylegesen interneten vásárló a lakosság 6.9%-a Mobiltelefon SMS-írásra képes kb. 60% hangkapcsolatra képes közel 100% Vezetékes telefon Hangkapcsolatra képes közel 100% Mindenkit elérı automatizált interaktív információ-szolgáltatást csak a beszédtechnológia eredményeinek felhasználásával lehet nyújtani. BME TMIT 6

51.6%-a (KSH, 2007) ténylegesen interneten vásárló a lakosság 6.9%-a Mobiltelefon SMS-írásra képes kb.

7 Hazai helyzetkép (1) Ahogy egy cég vizuális arculatát szakértık csapata alakítja ki, egy beszédinformációs rendszereket alkalmazó cégnél szakértıknek kéne az akusztikus arculattal is foglalkozni. Furcsa, hogy olyan cégek, amelyek elsıdlegesen beszédkapcsolatból élnek, a saját beszédminıségük, -beleértve annak nyelvi színvonalát- fontosságát lassan ismerik fel BME TMIT 7

8 Hazai helyzetkép (2) Az áttörés megtörtént a beszédtechnológia használható! Használható: kisebb költséggel, többet tud a gép, mint az ember?! Igen! Ki tudja 200 óra hangzó híranyagban megtalálni a megadott 1000 kulcsszó ~50%-át 24 óra alatt (pl. )? 2 db (4 magos) CPU képes rá! (RTF<1 /mag) 2 ember, > 2 hét csak lehallgatás (RTF>1 /fı) 12 ember, > 2 hét teljes lejegyzés (RTF>6 /fı) Áramdíj < 2 eft Munkadíj > 200 eft / 1.2 MFt BME TMIT 8

Ki tudja 200 óra hangzó híranyagban megtalálni a megadott 1000 kulcsszó ~50%-át 24 óra alatt (pl. www.mindroom.

9 Hazai helyzetkép (3) Az áttörés megtörtént a beszédtechnológia használható! Használható: többet tud a gép, mint az ember?! Igen! Ki képes egy nagyváros összes lakosának ~ fı nevét és lakcímét elsı hallásra 10 esetbıl min. 9-szer hibátlanul leírni? 1 db CPU képes rá (+ beszédtechnológia)! 0 sec válaszidı!! Áramdíj, válaszidı: ~ 0 visszakérdezések, hibák BME TMIT 9

Ki képes egy nagyváros összes lakosának ~250.

10 Hazai helyzetkép (3) Az áttörés megtörtént a beszédtechnológia használható! Használható: kisebb költséggel, többet tud a gép, mint az ember?! Igen, igen! A beszédszintetizátor bármit kimond Nem fárad el, nem reked be Ha kérik, gyorsabban beszél, ha kérik, lassabban Nem sértıdik meg, ha a felmenıit emlegetik pl. BME TMIT 10

A beszédszintetizátor bármit kimond Nem fárad el, nem reked be Ha kérik, gyorsabban

11 Hazai helyzetkép (4) Név szerinti kapcsolás név-visszamondással ( név, izolált szavas) egy biztosítónál kísérleti rendszer Gyógyszervonal (5000 gyógyszernév, izolált szavas) Pozíció alapú hangos keresı (ATM, étterem, stb címe) Beszéd alapú híradó tartalom keresı ( Lehetséges lenne: földhivatali ingatlan nyilvántartás helyrajzi szám, cégnyilvántartás lekérése adószám, gépkocsi nyilvántartás rendszám, tulajdonos neve, címe adótartozás adószám alapján történı automatikus elérése telefonon BME TMIT 11

12 Hazai helyzetkép (5) Gyógyszervonal információs rendszer ( tel: ) Gyógyszerek betegtájékoztatójának gépi felolvasása 5500 adatrekord feldolgozása alapján között a GVOP Program projekt keretében kifejlesztve Üzemelteti az Országos Gyógyszerészeti Intézet Nagyszótárú telefonos, személyfüggetlen, magyar nyelvő beszédfelismerı és gyógyszertájékoztatásra adaptált szövegfelolvasó + Web és Wap Világszerte egyedülálló megoldás (EU szerint minta projekt) Hasonló témákban ilyen jellegő információs rendszerek létrehozására partnereket keresünk BME TMIT 12

keretében kifejlesztve Üzemelteti az Országos Gyógyszerészeti Intézet Nagyszótárú telefonos, személyfüggetlen, magyar nyelvő beszédfelismerı és

13 Jelentısen eltérı kategóriák létezı szolgáltatás (személyes ismerıs) automatizálása részben (ismeretlen emberi kezelı) teljesen (csak gépi hang) új szolgáltatás létrehozása (testreszabott információk, pl. tömeges egységes üzenetkezelés, egyéni út- és hójelentés, Google voice search, MS project Natal ) multik nyelvi sorozatfejlesztése <-> használhatóság pl. Google nyomulás magyar média tájékozatlansága A minıségi beszédtechnológia NEM VÁSÁROLHATÓ KÉSZTERMÉK, a jó integráció a siker kulcsa. Kihívások (1) BME TMIT 13

tömeges egységes üzenetkezelés, egyéni út- és hójelentés, Google voice search, MS project Natal ) multik nyelvi

14 Kihívások (2) Kulcsterületek Infrastruktúrák Adatbázisok Eszközrendszerek Zajos környezet (pl. gépjármő) Távoli mikrofon (pl. környezeti intelligencia) Természetes (spontán) beszéd feldolgozása (felismerés és szintézis) Nyelvcsaládokra alkalmazható módszerek Skálázható technológiák (kis fogyasztású, szenzor jellegő mobiltelefon telepített számítógép) BME TMIT 14

környezeti intelligencia) Természetes (spontán) beszéd feldolgozása (felismerés és

15 Kihívások (3) Szakpolitikai és politikai tényezık közbeszerzéseknél elıírhatná a kormány bizonyos nyelv- és beszédtechnológiai erıforrások használatát, illetve ezek folyamatos karbantartását a kormányzat sokat tehetne (ha ismerné a technológiai lehetıségeket) szabályozással, illetve a kormányzati projektek (pl. portál, esélyegyenlıség) szolgáltatásainak és folyamatainak a fejlesztésével Nemzetközi kutatási projektekhez, hazai interdiszciplináris együttmőködésekhez való kapcsolódás támogatása az ingyenes (de rosszabb minıségő) megoldások eltéríthetik a kormányzati figyelmet tipikus (ál)hír: az adott problémához tartozó erıforrást már létrehozta valamelyik nagy multi (Google, MS stb.) közbeszerzési szempontrendszer normatív kialakítása BME TMIT 15

portál, esélyegyenlıség) szolgáltatásainak és folyamatainak a fejlesztésével Nemzetközi kutatási projektekhez, hazai interdiszciplináris együttmőködésekhez való kapcsolódás támogatása az

16 Nyelvi példa Angol, német és magyar korpuszok fedési tulajdonságai fedési % 100% 95% 90% 85% 80% 75% 70% 65% 60% 55% 50% 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% Leggyakoribb alakok sorba rendezve English German Hungarian Hungarian2 BME TMIT 16

30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% 1 10 100 1000 10000 100000 1000000

17 Következtetés Mindenkit elérı felhasználóbarát automatizált interaktív információ-szolgáltatást már ma is lehet hazánkban nyújtani a beszédtechnológia eredményeinek felhasználásával!!! Ma a kritikus kérdés a köztudatba és a hétköznapi életbe bevinni az itthon létrejött eredményeket ill. biztosítani a K+F infrastruktúra folyamatosságát! BME TMIT 17

18 Érdeklıdéssel várom javaslataikat, kérdéseiket, megjegyzéseiket itt (hozzászólás idıben) valamint a nemeth@tmit.bme.hu emil (drótposta,...) címen Hozzászólások Köszönjük az NKTH támogatását. BME TMIT 18

Hasonló dokumentumok

Beszédtechnológia az információs esélyegyenlőség szolgálatában

Beszédtechnológia az információs esélyegyenlőség szolgálatában Németh Géza, Olaszy Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék nemeth@tmit.bme.hu Tervezz