Un sistema ibrido (NN/HMM) per il riconoscimento di sequenze di cifre connesse in italiano

Viene descritto un sistema per il riconoscimento automatico di sequenze di cifre connesse, indipendente dal parlante, realizzato per l'italiano. Per lo sviluppo e l'implementazione del sistema, è stato utilizzato l'ambiente software denominato CSLU-Toolkit, mentre l'addestramento e la verifica sono stati resi possibili mediante l'utilizzazione dei corpora denominati SPK e PANDA. Il sistema si basa su un'architettura "ibrida" realizzata mediante catene di Markov nascoste e reti neurali artificiali. Una rete neurale multistrato è stata addestrata sulle probabilità di ogni frame di appartenere ad una determinata categoria fonetica. Questa rete è stata poi utilizzata per stimare la probabilità di emissione dei singoli stati di apposite catene di Markov associate alle varie categorie fonetiche e, successivamente, è stato applicato l'algoritmo 'forward-backward' per stimare nuovi valori target da utilizzare come nuovi pattern di addestramento per la rete neurale.