Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

280 16. Verwendung von Sprachmodellen
außerdem relativ einfach für den Betrachter verständlich. Etwas mächtiger
sind kontextfreie Grammatiken (CFGs). Mit ihnen ließe sich der Automat
aus Abb. 16.4 beschreiben als:
::= |
::=
::= Achtung | ǫ
::= Roboter | ǫ
::= mir
::= hole | bring | besorge
::= Tassen
::= zwei | drei
::= große | kleine
Auch solche kontextfreien Grammatiken (insbesondere in Backus-Naur
Form, BNF) sind für den Spracherkennungslaien gut lesbar. Verwendet
man nur einfache Regeln, so lassen sich derartige Grammatiken automatisch
in HMM-Suchnetzwerke umwandeln. Der große Vorteil gegenüber
der Verwendung von n-Grammen besteht in dem Verzicht auf Trainingsdaten.
Heutige Spracherkenner sind noch weit weg von der Idealvorstellung, auf
jeder Erkennungsaufgabe, unabhängig von der Kommunikationsart und den
Kommunikationszielen gleich gut zu funktionieren. Die zu verwendenden
Vokabulare und Sprachmodelle sind einfach zu verschieden. Wenn ein
Spracherkennungssystem für eine neue Aufgabe entwickelt werden soll,
z.B. zum Steuern eines Rasenmäherroboters, dann liegen meist keine oder
zumindest keine ausreichenden Textdatenmengen vor, mit denen man für
die Aufgabe spezifische n-Gramme schätzen könnte. Eine Person, die die
Kommunikationsschnittstelle zwischen dem Menschen und dem Sprache
erkennenden System beschreiben kann, hat in der Regel keine Probleme,
diese Schnittstelle, das heißt insbesondere die erlaubten beziehungsweise
erwarteten Wortfolgen in Form einer CFG in BNF darzustellen. Mit einem
Text-To-Speech System können dann noch gegebenenfalls zu neuen Wörter
in dieser Darstellung Aussprachen generiert werden, und der Erkenner ist
damit sehr schnell einsatzbereit.
Außer dem ” rapid prototyping“ haben endliche Automaten weitere
Vorteile. Sie sind leicht modularisierbar. Es ist möglich, für Teilaufgaben
Teilgrammatiken zu generieren und das Gesamtsystem aus den Teilen
zusammenzusetzen. Grundsätzlich lassen sich die Regeln einer Grammatik
beziehungsweise die Gewichte der Zustandsübergänge der Automaten auch
mit Wahrscheinlichkeiten versehen und sogar mit denen von allgemeinen
n-Grammen interpolieren. Ein Nachteil von Automaten ist die relativ feste