Belegarbeit (.pdf - 2.3 MB) - Technische Universität Dresden
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8. ENTWICKLUNG EINER SCHNITTSTELLE AUF BASIS DER MICROSOFT SPEECH API 61<br />
void exit()<br />
{<br />
si->close();<br />
}<br />
Abbildung 8.7: Die Funktion exit().<br />
Menüpunkt Anzahl richtig nicht verwechselt Worterkennungsrate<br />
der Befehle erkannt erkannt in Prozent<br />
Musik 31 150 5 0 96,80<br />
Anrufe 24 115 1 4 92,00<br />
Spiele 18 90 0 0 100<br />
eMail 13 65 0 0 100<br />
Hauptmenü 11 51 4 0 92,70<br />
Tabelle 8.1: Worterkennungsrate der SAPI Schnittstelle in den einzelnen Menüs<br />
Schon in den erst Tests wurde deutlich, dass die SAPI in vielen der Menüs besser als die anderen Erkenner<br />
arbeitete. Der extreme Einbruch der Erkennungsrate im Musik-Menü wurde damit begründet, dass in<br />
diesen Tests mit dem Dictation Pad, einer Diktieranwendung mit allumfassendem Sprachvokabular, gearbeitet<br />
wurde. Die neuen Ergebnisse zeigen zum Einen, dass diese Annahme richtig war. Zum Anderen<br />
zeigen sie auch, dass die SAPI im Bereich Befehlserkennung mit 97,1% Erkennungsrate deutlich exakter<br />
als jlab und Sphinx arbeitet. Die 2,9% Fehlerrate setzten sich dabei aus 2,1% nicht erkannten und 0,8%<br />
falsch verstandenen Befehlen zusammen.