5.3.2.4 Influencia de la Gramática y del Modelado Acústico en el Umbral de Recorte

Como comentamos anteriormente, nos interesa estudiar el comportamiento del espacio de búsqueda cuando se mejoran las condiciones del sistema de reconocimiento. Es decir, cómo influye la calidad del Módulo Acústico en la determinación de los umbrales de recorte y la eficacia de los mismos.

Para realizar este estudio utilizamos la versión del sistema de reconocimiento que emplea la gramática  GR160S-J, y los modelos semicontinuos de Markov de 3 codebooks (S3V). Los histogramas son calculados con los datos de evaluación pues ya conocemos su relación con los histogramas calculados con los datos de entrenamiento y nos permite reducir el tiempo necesario para realizar la experimentación.

S3V, GR160S-J PROMEDIO Trama Actual Espacio Tot: 44142 est.	ANCHO DEL HAZ CONSTANTE Distancia a sumar a la Distancia Mínima (Margen)
	2 Umbrales		1 Umbral
Factor de Conservación	Resto Estados	Últimos Estados	Todos los Estados
100.0 %	300000	300000	300000
99.99 %	264075	169875	264075
99.90 %	205950	134775	202725
99.70 %	169800	104700	166950
99.50 %	155550	95850	153375
99.40 %	150900	91800	148425
99.30 %	145950	88425	144075
99.20 %	142425	86175	140100
99.10 %	139800	83850	137925
99.00 %	137700	82125	135150
98.50 %	126150	74475	123675
98.30 %	122850	72450	119550
98.00 %	116850	67725	113775
97.50 %	109650	60975	106950

Tabla 5.13 Umbrales Promedio para la estrategia de recorte implementada (Ancho de Haz Constante), con un sólo umbral o dos umbrales de recorte (Locutores: ENR, FER, LEA, ROM - Modelos S3V de Markov). Los umbrales han sido calculados utilizando los datos de evaluación.

Utilizando las tablas 5.12 y 5.13 representamos las curvas de la figura 5.14. En ella podemos observar la evolución de las constantes para distintos factores de conservación cuando varía la calidad del módulo de reconocimiento (incluimos gramática y un mejor modelado acústico).

Fig. 5.14 Evolución del valor de las constantes de recorte calculadas para distintos factores de conservación para los histogramas calculados con los datos de evaluación para dos sistemas de calidad diferente. Uno de ellos utiliza gramática (GR160S-J) y modelos semicontinuos de 3 codebooks (S3V) y el otro utilkiza sólo modelos discretos de 2 codebooks (D2).

En la figura 5.14 se puede observar cómo la constante de recorte, y por tanto, el umbral de recorte, para un mismo factor de conservación es menor en el caso de utilizador un sistema de reconocimiento de mayor calidad (gramática y mejores modelos HMM). Ese umbral de recorte menor supondrá una mayor reducción del coste computacional en el sistema si suponemos que el hecho de tener un mismo factor de conservación supone Tasas de Acierto de Palabras (WA) similares. Esto lo podremos comprobar con los resultados experimentales incluidos al final de esta capítulo.

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