基于分层预测的语音理解模型——在线意义提取的计算策略

文章预览

语言理解是人类认知能力中的核心功能，它涉及将连续的、变化的声音信号转换为可理解的语言信息。在这一过程中，大脑需要快速、准确地处理这些声音信号，并在多个层次上生成抽象意义。然而，语音信号往往是模糊的且存在歧义，而人类却能灵活应对这种模糊性，并迅速提取有意义的信息。 目前的研究已经表明，语言处理并不仅限于字面信息的分析，而是依赖于语境、背景知识等复杂的信息交互。然而，现有的大部分语言处理模型要么关注于低级的声学信号识别，要么聚焦于较高层次的语言操作，尚未有一个计算框架能够捕捉连续的声学信号到抽象意义的转换过程。因此，如何结合语境和背景知识，在线处理并解析语言中的多层次信息，仍然是一个尚未解决的难题。 本文提出了一种基于分层预测的语音理解模型，通过结合语言和非语言知 ………………………………