Как бы не так! То есть в теории-то все верно, а вот на практике…
Когда дело доходит до обратного преобразования, выясняется, что человеческая речь - понятие, в общем-то, весьма растяжимое и наш мозг, оказывается, постоянно выполняет сложнейшую работу по распознаванию образов. Разработчикам систем распознавания речи пришлось столкнуться с тем, что люди в массе своей говорят неразборчиво, очень неразборчиво и не всегда в приемлемых шумовых условиях. Кроме того:
Язык (а разговорный язык - тем более) не является застывшим образованием. В большинстве языков имеется несколько диалектов, и даже в рамках одного диалекта существует несколько равноправных вариантов произношения одного и того же слова.
У каждого из нас есть свои речевые особенности, которые могут затруднить распознавание речи (отсюда, кстати, следует вывод, что не все системы распознавания речи одинаково полезны - конкретно для вас, например, больше может подойти система А, использующая языковую модель A’, а вашему соседу будет проще работать с системой Б, использующей языковую модель Б’).
В естественной речи, ммм, содержатся, эээ, звуки-паразиты, которые, как бы, совершенно, так сказать, необязательно, эээ, распознавать, но хорошо бы отфильтровывать. И чем раньше они будут отброшены - тем лучше.
В реальной жизни редко встречаются идеальные условия для записи звука: как правило, запись речи сопровождается шумами разной природы, которые мешают выделить голосовой сигнал для дальнейшей обработки.
Добавьте сюда вездесущие эффекты коартикуляции (а их правильная обработка в задаче распознавания речи куда критичнее, чем в задаче синтеза; если там мы рискуем лишь тем, что слово будет звучать ненатурально, то здесь в результате неправильной обработки коартикуляции система просто не найдет нужное слово в словаре), и вы получите неполный, но довольно впечатляющий перечень трудностей, стоящих перед разработчиками ASR-систем.
Существующие технологии не позволяют решить эти проблемы в комплексе. Поэтому в зависимости от поставленной задачи техники распознавания речи меняются. Общего у них тоже много (например, почти все современные системы распознавания речи используют для поиска нужных фонем скрытые модели Маркова), но система голосового набора, встроенная в мобильный телефон, отличается от системы распознавания текста общего назначения как мышь от слона.
Долгое время системы распознавания требовали, чтобы пользователь выговаривал каждое слово отдельно, однако в самом конце прошлого века появились пакеты, умеющие обрабатывать так называемую слитную речь. Правда, термин «слитная» не стоит воспринимать буквально. Если вы понесетесь вперед на скорости 300 слов в минуту, ничего хорошего из этого не выйдет. Да, делать «паузы в словах» теперь уже не обязательно, но системе распознавания по-прежнему требуется время на обработку услышанного, и гораздо эффективнее выдавать ей законченные предложения (если они короткие) или более-менее самостоятельные фрагменты предложений. Во многих современных пакетах распознавания есть синтаксические и семантические модули, и подобная разбивка облегчит распознавание, одновременно улучшив качество. Иными словами, «слитная речь» в данном случае является синонимом диктовки. Диктуете вы уже не идиоту, но и не самой спорой машинистке в мире.
