ДИНАМИЧЕСКОЕ ПЕРЕКЛЮЧЕНИЕ АКУСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЗАШУМЛЕННОЙ РЕЧИ

1. Система автоматического распознавания речи для транспортного средства, содержащая:
контроллер, выполненный с возможностью выбора акустической модели из библиотеки акустических моделей на основании окружающего шума в салоне транспортного средства и рабочих параметров транспортного средства и применения выбранной акустической модели к зашумленной речи для улучшения распознавания речи.
2. Система автоматического распознавания речи по п. 1, дополнительно содержащая:
множество микрофонов шума в салоне, выполненных с возможностью обнаружения окружающего шума в салоне транспортного средства; и
контроллер осуществляет связь с микрофонами шума в салоне, чтобы принимать информацию, указывающую окружающий шум в салоне транспортного средства.
3. Система автоматического распознавания речи по п. 1, в которой:
контроллер осуществляет связь с шиной локальной сети контроллеров (CAN) транспортного средства для получения информации, указывающей рабочие параметры транспортного средства.
4. Система автоматического распознавания речи по п. 3, в которой:
информация, указывающая рабочие параметры транспортного средства, включает в себя информацию, указывающую число оборотов двигателя транспортного средства, скорость транспортного средства и настройки HVAC транспортного средства.
5. Система автоматического распознавания речи по п. 1, в которой:
контроллер дополнительно выполнен с возможностью выбора акустической модели путём первоначального выбора поднабора акустических моделей из библиотеки на основании окружающего шума в салоне транспортного средства и последующего выбора акустической модели из поднабора акустических моделей на основании рабочих параметров транспортного средства.
6. Система автоматического распознавания речи по п. 1, в которой:
контроллер осуществляет связь с носимым устройством, которое носит пользователь транспортного средства, для получения контекстной информации от носимого устройства; и
контроллер дополнительно выполнен с возможностью выбора акустической модели из библиотеки акустических моделей на основании окружающего шума в салоне транспортного средства, рабочих параметров транспортного средства и контекстной информации.
7. Система автоматического распознавания речи по п. 1, в которой:
контроллер осуществляет связь с пользовательским микрофоном в салоне транспортного средства для приёма зашумленной речи.
8. Система автоматического распознавания речи по п. 1, в которой:
акустические модели в библиотеке отличаются друг от друга, поскольку акустические модели, соответственно, соответствуют различным случаям использования.
9. Система автоматического распознавания речи по п. 1, в которой:
акустические модели являются акустическими моделями с эффектом Ломбарда.
10. Система автоматического распознавания речи по п. 1, в которой:
контроллер дополнительно выполнен с возможностью оценки эффекта Ломбарда для зашумленной речи на основании окружающего шума в салоне транспортного средства и рабочих параметров транспортного средства; и
контроллер дополнительно выполнен с возможностью выбора акустической модели из библиотеки акустических моделей на основании оцененного эффекта Ломбарда.
11. Система автоматического распознавания речи по п. 1, в которой:
контроллер дополнительно выполнен с возможностью оценки компоненты эффекта Ломбарда для зашумленной речи на основании уровня в дБ и спектрального анализа окружающего шума в салоне транспортного средства, и оценки компоненты эффекта Ломбарда для зашумленной речи на основании рабочих параметров транспортного средства; и
контроллер дополнительно выполнен с возможностью выбора акустической модели из библиотеки акустических моделей на основании оцененных компонент эффекта Ломбарда.
12. Способ автоматического распознавания речи для транспортного средства, причём способ содержит этапы, на которых:
выбирают акустическую модель из библиотеки акустических моделей на основании окружающего шума в салоне транспортного средства и рабочих параметров транспортного средства; и
применяют выбранную акустическую модель к зашумленной речи для улучшения распознавания речи.
13. Способ автоматического распознавания речи по п. 12, дополнительно содержащий этап, на котором:
принимают информацию, указывающую на окружающий шум в салоне транспортного средства, от множества микрофонов шума в салоне.
14. Способ автоматического распознавания речи по п. 12, дополнительно содержащий этап, на котором:
принимают информацию, указывающую рабочие параметры транспортного средства, из шины локальной сети контроллеров (CAN) транспортного средства.
15. Способ автоматического распознавания речи по п. 12, дополнительно содержащий этап, на котором:
выбирают акустическую модель путём первоначального выбора поднабора акустических моделей из библиотеки на основании окружающего шума в салоне транспортного средства и последующего выбора акустической модели из поднабора акустических моделей на основании рабочих параметров транспортного средства.
16. Способ автоматического распознавания речи по п. 12, дополнительно содержащий этапы, на которых:
принимают контекстную информацию от носимого устройства, которое носит пользователь транспортного средства; и
выбирают акустическую модель дополнительно на основании контекстной информации.
17. Способ автоматического распознавания речи по п. 12, дополнительно содержащий этап, на котором:
принимают зашумленную речь от пользовательского микрофона в салоне транспортного средства.
18. Способ автоматического распознавания речи по п. 17, дополнительно содержащий этап, на котором:
принимают информацию, указывающую на окружающий шум в салоне транспортного средства, от пользовательского микрофона.
19. Способ автоматического распознавания речи по п. 12, дополнительно содержащий этапы, на которых:
оценивают эффект Ломбарда для зашумленной речи на основании окружающего шума в салоне транспортного средства и рабочих параметров транспортного средства; и
выбирают акустическую модель из библиотеки акустических моделей на основании оцененного эффекта Ломбарда.
20. Способ автоматического распознавания речи по п. 12, дополнительно содержащий этапы, на которых:
оценивают компоненту эффекта Ломбарда для зашумленной речи на основании уровня в дБ и спектрального анализа окружающего шума в салоне транспортного средства;
оценивают компоненту эффекта Ломбарда для зашумленной речи на основании рабочих параметров транспортного средства; и
выбирают акустическую модель из библиотеки акустических моделей на основании оцененных компонент эффекта Ломбарда.