ES2243659T3 - Dispositivo de biopsia con rotacion automatica de la sonda para tomar multiples muestras. - Google Patents
Dispositivo de biopsia con rotacion automatica de la sonda para tomar multiples muestras.Info
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Abstract
Una sonda de biopsia para la recogida de al menos una muestra de tejido blando en un paciente quirúrgico, cuya sonda de biopsia comprende: a. un bastidor (18) que tiene un extremo distal y un extremo proximal; b. un elemento perforante alargado (74) sujeto al extremo distal de dicho bastidor (18), cuyo elemento perforante (74) tiene un extremo distal (72) y una boca (78) proximal respecto al mismo para recibir una masa de tejido; c. una cuchilla (96) alargada situada en el interior de dicho elemento perforante (74), para recoger una masa de tejido alojada dentro de dicha boca (78) de dicho elemento perforante (74); y d. un dispositivo (600, 650, 800, 850) para hacer girar automática y axialmente dicho elemento perforante (74) después de cortar una muestra, con lo cual pueden recogerse múltiples muestras alrededor de un eje longitudinal de dicho elemento perforante (74) sin girar manualmente dicho elemento perforante.
Description
Dispositivo de biopsia con rotación automática de
la sonda para tomar múltiples muestras.
La presente invención se refiere a un método para
detectar palabras en una señal de habla, del tipo que comprende la
etapa de: generar una pluralidad de puntuaciones de reconocimiento a
partir de la señal de habla y de una entrada léxica para una primera
palabra, en el que la pluralidad de puntuaciones de reconocimiento
realizan un seguimiento de una probabilidad absoluta de que la
primera palabra esté en la señal de habla.
El reconocimiento del habla está creciendo en
popularidad rápidamente y ha demostrado ser bastante útil en una
serie de aplicaciones. Por ejemplo, los electrodomésticos y la
electrónica doméstica, los teléfonos móviles y demás electrónica
móvil de consumo son todas ellas áreas en las que el reconocimiento
del habla ha prosperado. Sin embargo, con este aumento del interés,
se han hecho evidentes ciertas limitaciones en las técnicas
convencionales de reconocimiento del habla.
Una limitación particular se refiere a la
detección del punto final. La detección del punto final implica la
segmentación automática de una señal de habla en segmentos de habla
y no de habla. Tras la segmentación, normalmente se realiza algún
tipo de emparejamiento de patrones a fin de proporcionar un
resultado de reconocimiento. Sin embargo, una preocupación
particular se refiere al ruido de fondo (o aditivo) y al ruido del
canal (o convolucional). Por ejemplo, está bien documentado que
ciertas aplicaciones entrañan un ruido de fondo relativamente
predecible (por ejemplo, la navegación en coche), mientras que otras
aplicaciones suponen un ruido de fondo muy impredecible, tal como el
producido por los teléfonos móviles. Aunque el anterior enfoque de
la detección del punto final a menudo resulta aceptable para
ambientes poco ruidosos o de ruido predecible, los fondos ruidosos o
impredecibles son difíciles de manejar por una serie de razones. Una
razón es que la capacidad de distinción entre el habla y el no habla
se deteriora a medida que la relación señal-ruido
(SNR) disminuye. Además, el posterior emparejamiento de patrones se
vuelve más difícil debido a las distorsiones (es decir, efectos de
enmascaramiento espectral) introducidas por un ruido de fondo
inesperado.
Con respecto al ruido del canal, es sabido que el
efecto del canal puede ser diferente dependiendo del dispositivo de
transmisión/conversión de señales utilizado. Por ejemplo, resulta
muy probable que una señal de audio sea alterada de manera distinta
por un micrófono de ordenador personal que por un canal telefónico.
También se sabe que el tipo de ruido, el nivel de ruido y el canal
definen un ambiente. Por tanto, un ruido del canal impredecible
puede ocasionar muchos de los problemas del ruido de fondo tratados
más arriba. En suma, la segmentación automática en cuanto al habla y
el no habla se vuelve rápidamente poco fiable cuando se manejan
canales impredecibles, niveles de ruido medios y altos o fondos no
estacionarios. Bajo estas condiciones, los detectores automáticos
del punto final pueden cometer errores, tales como activarse en una
parte sin habla o añadir un segmento de ruido al comienzo y/o al
final de la parte de habla.
Otra preocupación en relación con la detección
tradicional del punto final es la previsibilidad del comportamiento
del usuario final (o hablante). Por ejemplo, puede resultar deseable
reconocer la orden "cancelar" en el habla "cancela eso", o
reconocer la orden "sí" en la frase "eh... sí". Tales
palabras y vacilaciones intrascendentes pueden provocar dificultades
importantes en el proceso de reconocimiento. Además, al forzar
alternativamente al usuario a seguir un estilo rígido de habla, la
naturalidad y la conveniencia del sistema se reduce mucho. Por
tanto, el enfoque de la detección del punto final es en general
incapaz de ignorar palabras y vacilaciones intrascendentes
pronunciadas por el hablante.
Aunque se ha desarrollado una técnica conocida
comúnmente como detección de palabras (word spotting) para tratar
las anteriores preocupaciones de previsibilidad del usuario, todas
las técnicas convencionales de detección de palabras todavía
presentan sus deficiencias con respecto a la compensación del ruido
de fondo. Por ejemplo, algunos sistemas requieren uno o varios
modelos de fondo y emplean un esquema de competición entre modelos
de palabra y modelos de fondo para ayudar en la decisión de
actividad; este enfoque se describe en el documento US 5.425.129.
Otros sistemas, tal como el descrito en el documento US 6.029.130,
combinan la detección de palabras con la detección del punto final
para ayudar a localizar la parte interesante de la señal de habla.
Otros utilizan modelos no de palabras clave o de basura para tratar
con el ruido de fondo. Otro enfoque más incluye el entrenamiento
discriminativo en el que se emplean las puntuaciones de otras
palabras para ayudar a aumentar la confianza de la detección, tal
como se describe en el documento US 5.710.864.
Todas las técnicas anteriores de detección de
palabras se basan en la suposición de que la puntuación de
comparación de palabras (que representa una probabilidad absoluta de
que la palabra se encuentre en la señal de habla) es el factor
decisivo de reconocimiento independientemente del ambiente de fondo.
Por tanto, la palabra con la mejor puntuación se considera como
estando detectada siempre y cuando la puntuación correspondiente
exceda de un valor umbral dado. Aunque la suposición anterior es en
general válida en un caso de una relación
señal-ruido elevada, no lo es en el caso de una
relación señal-ruido baja en el que la
inteligibilidad de una palabra puede verse muy afectada por las
características espectrales del ruido. La reducción en la
inteligibilidad se debe al efecto de enmascaramiento del ruido que
puede ocultar o quitarle énfasis a parte de la información relevante
que caracteriza una palabra. El efecto varía de una palabra a otra,
lo que hace que la comparación de puntuaciones entre palabras sea
bastante difícil y poco fiable. Por tanto, es deseable proporcionar
un método y un sistema para detectar palabras en una señal de habla
que compense radicalmente el ruido del canal y el ruido de fondo
palabra a palabra.
En el documento EP 1 020 847 se da a conocer un
método para reconocer órdenes de habla en el que se define un grupo
de palabras de orden. Se define una ventana temporal dentro de la
que se realiza el reconocimiento de la orden de habla. Se
seleccionan los resultados de reconocimiento de una primera etapa de
reconocimiento, a partir de los cuales se determina un primer valor
de confianza. Se determina un primer valor y umbral, con el que se
compara dicho primer valor de confianza. Si el primer valor de
confianza es igual o mayor que el primer valor y umbral, el
resultado de reconocimiento de la primera etapa de reconocimiento se
selecciona como el resultado de reconocimiento de la orden de habla.
Si el primer valor de confianza es menor que el primer valor y
umbral, se realiza una segunda etapa de reconocimiento para la orden
de habla en la que se amplia la ventana temporal y se selecciona un
resultado de reconocimiento para la segunda etapa de reconocimiento.
Se determina un segundo valor de confianza para el resultado de
reconocimiento de la segunda etapa de reconocimiento y se compara
con el valor y umbral. Si el segundo valor de confianza es igual o
mayor que el primer valor y, la palabra de orden seleccionada en la
segunda etapa se selecciona como el resultado de reconocimiento para
la orden de habla. Si el segundo valor de confianza es menor que el
primer valor y, se realiza una etapa de comparación en la que se
comparan los primer y segundo resultados de reconocimiento para
averiguar a qué probabilidad son sustancialmente iguales, en la que
si la probabilidad sobrepasa un valor predeterminado, la palabra de
orden seleccionada en la segunda etapa se selecciona como un
resultado de reconocimiento para la orden de habla.
Según la presente invención, se proporcionar un
método para detectar palabras en una señal de habla del tipo
anteriormente mencionado, caracterizado por estimar una primera
puntuación de fondo promediando la pluralidad de puntuaciones de
reconocimiento sobre un periodo de tiempo predeterminado; localizar
un valor de reconocimiento mínimo entre la pluralidad de
puntuaciones de reconocimiento, donde el valor mínimo representa un
instante en el tiempo en el que el reconocedor tiene la máxima
confianza de que la palabra correspondiente está en la señal de
habla; y calcular una primera puntuación de confianza basándose en
una razón de emparejamiento entre el valor de reconocimiento mínimo
y la primera puntuación de fondo, donde la primera puntuación de
confianza realiza un seguimiento de una probabilidad corregida para
el ruido de que la primera palabra esté en la señal de habla.
Preferiblemente, el método incluye además la
etapa de normalizar la razón de emparejamiento, en el que la razón
de emparejamiento normalizada define la primera puntuación de
confianza.
En una realización preferida, el método incluye
además la etapa de buscar el valor mínimo en un intervalo
predeterminado de la pluralidad de puntuaciones de reconocimiento de
manera que los mínimos locales se excluyan del cálculo de razones de
emparejamiento.
Preferiblemente, el método incluye además las
etapas de generar una segunda pluralidad de puntuaciones de
reconocimiento basándose en la señal de habla y en una entrada
léxica para una segunda palabra, en el que la segunda pluralidad de
puntuaciones de reconocimiento realiza un seguimiento de una
probabilidad absoluta de que la segunda palabra esté en la señal de
habla; estimar una segunda puntuación de fondo promediando la
segunda pluralidad de puntuaciones de reconocimiento sobre un
periodo de tiempo predeterminado; localizar un segundo valor de
reconocimiento mínimo entre la segunda pluralidad de puntuaciones de
reconocimiento; y calcular una segunda puntuación de confianza
basándose en una razón de emparejamiento entre el segundo valor de
reconocimiento mínimo y la segunda puntuación de fondo, en el que la
segunda puntuación de confianza realiza un seguimiento de una
probabilidad corregida para el ruido de que la segunda palabra esté
en la señal de habla.
Según un segundo aspecto de la invención, se
proporciona un sistema de detección de palabras, que comprende un
reconocedor de habla para generar una pluralidad de puntuaciones de
reconocimiento basándose en una señal de habla y en entradas léxicas
para una pluralidad de palabras, en el que la pluralidad de
puntuaciones de reconocimiento realiza un seguimiento de
probabilidades absolutas de que las palabras estén en la señal de
habla; y caracterizado por un módulo de detección para estimar
puntuaciones de fondo promediando la pluralidad de puntuaciones de
reconocimiento sobre un periodo de tiempo predeterminado y
localizando valores de reconocimiento mínimos entre la pluralidad de
puntuaciones de reconocimiento, en el que dicho módulo de detección
calcula puntuaciones de confianza trama a trama basándose en razones
de emparejamiento entre los valores de reconocimiento mínimos y las
puntuaciones de fondo, realizando las puntuaciones de confianza un
seguimiento de probabilidades corregidas para el ruido de que las
palabras estén en la señal de habla.
La invención se describirá ahora, a título de
ejemplo únicamente, con referencia a los dibujos adjuntos, en los
que:
La figura 1 es un diagrama de bloques de un
sistema de detección de palabras según los principios de la presente
invención;
la figura 2a es una vista ampliada del gráfico de
la primera puntuación de reconocimiento y de la primera puntuación
de fondo mostradas en la figura 1;
la figura 2b es una vista ampliada del gráfico de
la segunda puntuación de reconocimiento y de la segunda puntuación
de fondo mostradas en la figura 1;
la figura 3 es una vista detallada de un módulo
de detección según una realización de la presente invención;
la figura 4 es un diagrama de flujo de un método
para detectar palabras en una señal de habla según los principios de
la presente invención;
la figura 5 es un diagrama de flujo de un proceso
para calcular una puntuación de confianza de detección de palabras
según una realización de la presente invención; y
la figura 6 es una vista ampliada de un mínimo
local de una puntuación de reconocimiento según una realización de
la presente invención.
Con referencia a la figura 1, se muestra un
sistema 10 de detección de palabras. Se apreciará que, en general,
el sistema 10 de detección de palabras acepta una señal 13 de habla
de un dispositivo de entrada, tal como un micrófono 12, y genera un
resultado 14 de palabra detectada. El sistema 10 puede implementarse
en cualquier número de dispositivos en los que sea útil la detección
de palabras. Por ejemplo, un teléfono móvil puede utilizar el
sistema 10 para implementar un sistema de marcación por voz (no
mostrado). Por tanto, en una realización, la señal 13 de habla
representa un flujo continuo de habla de un usuario de teléfono (no
mostrado) en el que el sistema 10 de detección busca palabras
particulares en el habla a fin de ejecutar un proceso de marcación.
El resultado 14 de palabra detectada se pasa al resto del sistema de
marcación por voz para la ejecución de varias órdenes. Sin embargo,
es importante notar que aunque el sistema 10 de detección puede
emplearse en un número de aplicaciones muy variable, el sistema 10
de detección es excepcionalmente adecuado para ambientes con ruidos
de fondo y del canal severos y predecibles.
En general, el sistema 10 de detección tiene un
reconocedor 16 de habla y un módulo 18 de detección. El reconocedor
16 genera unas puntuaciones 20, 22 (R_{1} y R_{2}) de
reconocimiento basándose en la señal 13 de habla y en entradas
léxicas para una pluralidad de palabras 24, 26. Puede observarse que
el módulo 18 de detección estima unas puntuaciones 28, 30 de fondo
basándose en las puntuaciones 20, 22 de reconocimiento. El módulo 18
de detección también calcula unas puntuaciones de confianza
(descritas con mayor detalle más adelante) trama a trama basándose
en unas razones de emparejamiento entre unos valores de
reconocimiento mínimos y las puntuaciones 28, 30 de fondo. Tal como
se analizará con mayor detalle más adelante, las puntuaciones de
confianza realizan un seguimiento de unas probabilidades corregidas
para el ruido de que las palabras 24, 26 estén en la señal 13 de
habla.
Resulta importante observar que el sistema 10 de
detección se ha simplificado a efectos de discusión. Por ejemplo, el
léxico 32 ilustrado tiene dos entidades, mientras que se preve que
aplicación pueda requerir muchas más. Es también importante notar
que el sistema 10 de detección puede configurarse para buscar una
sola palabra en la señal 13 de habla si se desea.
No obstante, el reconocedor 16 de habla genera
puntuaciones R_{1} y R_{2} de reconocimiento continuas basándose
en la señal 13 de habla y en las entradas léxicas. Tal como se
muestra en las figuras 2a y 2b, se prefiere que las puntuaciones 20,
22 de reconocimiento representen un criterio de inteligibilidad de
manera que una puntuación de reconocimiento baja indique una
probabilidad elevada de que la palabra en cuestión esté contenida en
la señal de habla. Por tanto, unos valores M_{1} y M_{2} mínimos
representan instantes en el tiempo en los que el reconocedor tiene
una confianza máxima de que la palabra correspondiente está en la
señal de habla. Puede configurarse cualquier número de reconocedores
bien conocidos para proporcionar este resultado. Un reconocedor así
se describe en el documento US 6.073.095. Resulta importante
observar que las puntuaciones 20, 22 de reconocimiento realizan
seguimientos de probabilidades absolutas de que las palabras estén
en la señal de habla.
Con referencia continuada a las figuras 1 a 3,
puede verse que el módulo 18 de detección permite que el sistema 10
de detección elimine el sesgo dinámico específico de cada palabra
del léxico y permita por tanto una comparación de puntuaciones
imparcial. En general, el módulo 18 de detección estima
continuamente la puntuación de fondo de cada palabra. La estrategia
de activación se basa entonces en una razón de emparejamiento entre
la puntuación activa y la puntuación de fondo en cada marco temporal
y palabra a palabra.
Por tanto, tal como puede verse mejor en la
figura 3, el módulo 18 de detección tiene un primer módulo 34a de
confianza correspondiente a la primera palabra y un segundo módulo
34b de confianza correspondiente a la segunda palabra. Puede
observarse que los módulos 34 de confianza tienen unos módulos 50 de
seguimiento para localizar unos valores M mínimos en las
puntuaciones R de reconocimiento.
Por tanto, volviendo a la figura 3, puede
observarse que los módulos 34 de confianza dividen los valores M de
reconocimiento mínimos por unos valores B promedio para las
puntuaciones de reconocimiento, de manera que se obtengan las
razones M/B de emparejamiento. Por tanto, los valores B promedio
definen las puntuaciones de fondo. Cada módulo 34 de confianza
también normaliza las razones de emparejamiento, de manera que las
razones 1-M/B de emparejamiento normalizadas definen
las puntuaciones de confianza. Se apreciará que a medida que el
valor M mínimo se vuelve más pequeño que la puntuación B de fondo,
la razón M/B de emparejamiento se aproxima a cero. La razón de
emparejamiento normalizada (es decir, la confianza
1-M/B) se aproximará por tanto a uno. Además, puesto
que cada puntuación B de fondo es única para una palabra dada, las
puntuaciones de confianza de la presente invención toman en
consideración el hecho de que el ruido afecta a palabras diferentes
de distintas maneras.
Se apreciará además que un selector 48 de
palabras detectadas es capaz de comparar las puntuaciones de
confianza con un umbral de confianza predeterminado, en el que la
palabra en cuestión se define como estando contenida en la señal de
habla cuando la correspondiente puntuación de confianza sobrepasa el
umbral de confianza predeterminado. Se apreciará también que el
selector 48 de palabras detectadas también puede determinar si la
primera palabra y la segunda palabra corresponden a un periodo de
tiempo común en la señal de habla. Por tanto, el selector 48 puede
seleccionar entre la primera palabra y la segunda palabra basándose
en la primera puntuación de confianza y la segunda puntuación de
confianza cuando la primera palabra y la segunda palabra
corresponden al periodo de tiempo común. Se apreciará además que el
selector 48 trabaja con valores de probabilidad. Por ejemplo, cuando
los normalizadores 56 generan un mejor valor de probabilidad, se
inicia un temporizador (no mostrado). Ese temporizador puede
reiniciarse si se genera una nueva y mejor probabilidad antes de que
finalice (es decir, antes de un lapso \Deltat). Cuando 1) el
temporizador expira y 2) el mejor valor de probabilidad está por
encima del umbral de probabilidad, entonces se detecta la
palabra.
Con referencia específica a la figura 6, puede
verse que un componente de retardo del selector 48 de palabras
detectadas puede retardar la selección de palabras durante un
intervalo \Deltat predeterminado de la puntuación 20 de
reconocimiento de manera que se excluya un mínimo 52 local del
cálculo de la razón de emparejamiento. La finalidad del retardo es
garantizar que el sistema no saque una palabra basada en que la
primera confianza sobrepase el valor umbral. Para la activación, la
mejor confianza debe sobrepasar el umbral, y no deben encontrarse
valores mejores (para cualquier palabra en el léxico) en menos de
\Deltar segundos tras ello. En la práctica, esta característica
evita una activación prematura. Por ejemplo, si la frase a detectar
es "Estación Victoria", el retardo evita la activación
esporádica con "Estación Vic". El valor \Deltat representa
por tanto un retardo de validación que se activa con mínimos
locales, y proporciona un mecanismo para garantizar que se ha
obtenido el mejor mínimo.
La figura 4 ilustra un método 36 para detectar
palabras en una señal de habla. Tal como ya se ha analizado, el
método 36 puede implementarse para cualquier número de palabras
almacenadas en el léxico. Puede observarse que, en la etapa 38, se
genera una primera puntuación de reconocimiento basada en la señal
de habla y en una entrada léxica para una primera palabra. Tal como
ya se ha indicado, la puntuación de reconocimiento realiza un
seguimiento de una probabilidad absoluta de que la primera palabra
esté en la señal de habla. En la etapa 40, se estima una primera
puntuación de fondo basada en la primera puntuación de
reconocimiento. Además, el método preve el cálculo de una primera
puntuación de confianza en la etapa 42 basada en una razón de
emparejamiento entre un primer valor de reconocimiento mínimo y una
primera puntuación de fondo. La primera puntuación de confianza
realiza un seguimiento de una probabilidad corregida para el ruido
de que la primera palabra esté en la señal de habla. Se prefiere que
la puntuación de fondo se estime promediando la primera puntuación
de reconocimiento sobre un periodo de tiempo predeterminado. Por
ejemplo, el intervalo sobre el que se calcula la media puede
definirse como un número específico de tramas inmediatamente
precedentes o empezando desde el comienzo de la señal de habla.
Pasando ahora a la figura 5, se muestra más
detalladamente el enfoque preferido a calcular la primera puntuación
de confianza. Específicamente, puede observarse que, en la etapa 44,
se divide el primer valor de reconocimiento mínimo por un valor
promedio para la primera puntuación de reconocimiento de manera que
se obtenga la razón de emparejamiento. Tal como ya se ha analizado,
el valor promedio define la primera puntuación de fondo. En la etapa
46, se normaliza la razón de emparejamiento, donde la razón de
emparejamiento normalizada define la primera puntuación de
confianza. Tal como ya se ha indicado, las etapas mostradas en las
figuras 4 y 5 pueden ejecutarse para cualquier número de palabras
contenidas en el léxico.
Con referencia continuada a las figuras 4 y 5, se
apreciará que cuando se detecta una segunda palabra en una señal de
habla, el método 36 se sigue tal como se ha descrito más arriba. Por
ejemplo, en la etapa 38, se genera una segunda puntuación de
reconocimiento basada en la señal de habla y en una entrada léxica
para una segunda palabra. La segunda puntuación de reconocimiento
realiza un seguimiento de una probabilidad absoluta de que la
segunda palabra esté en la señal de habla. En la etapa 40, se estima
una segunda puntuación de fondo basada en la segunda puntuación de
reconocimiento. En la etapa 42, se calcula una segunda puntuación de
confianza basada en una razón de emparejamiento entre un segundo
valor de reconocimiento mínimo y la segunda puntuación de fondo. La
segunda puntuación de confianza realiza un seguimiento de una
probabilidad corregida para el ruido de que la segunda palabra esté
en la señal de habla.
Claims (9)
1. Método para detectar palabras en una señal
(13) de habla, que comprende las etapas de:
generar una pluralidad de puntuaciones (20) de
reconocimiento a partir de la señal de habla y de una entrada (32)
léxica para una primera palabra (24), en el que la pluralidad de
puntuaciones de reconocimiento realiza un seguimiento de una
probabilidad absoluta de que la primera palabra esté en la señal de
habla; caracterizado por
estimar (40) una primera puntuación (28) de fondo
promediando la pluralidad de puntuaciones de reconocimiento sobre un
periodo de tiempo predeterminado;
localizar un valor (M1) de reconocimiento mínimo
entre la pluralidad de puntuaciones de reconocimiento, donde el
valor mínimo representa un instante en el tiempo en el que el
reconocedor tiene la máxima confianza de que la palabra
correspondiente está en la señal de habla; y
calcular (42) una primera puntuación de confianza
basada en una razón (44) de emparejamiento entre el valor de
reconocimiento mínimo y la primera puntuación de fondo, donde la
primera puntuación de confianza realiza un seguimiento de una
probabilidad corregida para el ruido de que la primera palabra esté
en la señal de habla.
2. Método según la reivindicación 1, que incluye
además la etapa de normalizar (46) la razón (44) de emparejamiento,
en el que dicha razón de emparejamiento normalizada define la
primera puntuación de confianza.
3. Método según la reivindicación 1, que incluye
además la etapa de buscar el valor mínimo en un intervalo
predeterminado de la pluralidad de puntuaciones de reconocimiento de
manera que los mínimos locales se excluyan del cálculo de razones de
emparejamiento.
4, Método según la reivindicación 1, que incluye
además la etapa de comparar la primera puntuación de confianza con
un umbral de confianza predeterminado, estando la primera palabra en
la señal de habla cuando la primera puntuación de confianza
sobrepasa el umbral de confianza predeterminado.
5. Método según la reivindicación 4, que incluye
además la etapa de detectar una segunda palabra en la señal de
habla.
6. Método según la reivindicación 1, que incluye
además las etapas de generar una segunda pluralidad de puntuaciones
(22) de reconocimiento basándose en la señal de habla y en una
entrada (32) léxica para una segunda palabra (26), en el que la
segunda pluralidad de puntuaciones de reconocimiento realiza un
seguimiento de una probabilidad absoluta de que la segunda palabra
esté en la señal de habla;
estimar (40) una segunda puntuación de fondo
promediando la segunda pluralidad de puntuaciones de reconocimiento
sobre un periodo de tiempo predeterminado;
localizar un segundo valor (M2) de reconocimiento
mínimo entre la segunda pluralidad de puntuaciones de
reconocimiento; y
calcular (42) una segunda puntuación de confianza
basada en una razón de emparejamiento entre el segundo valor de
reconocimiento mínimo y la segunda puntuación de fondo, en el
que
la segunda puntuación de confianza realiza un
seguimiento de una probabilidad corregida para el ruido de que la
segunda palabra esté en la señal de habla.
7. Método según la reivindicación 6, que incluye
además la etapa de comparar la segunda puntuación de confianza con
el umbral de confianza predeterminado, estando la segunda palabra en
la señal de habla cuando la segunda puntuación de confianza
sobrepasa el umbral de confianza predeterminado.
8. Método según la reivindicación 7, que incluye
además las etapas de:
determinar si la primera palabra y la segunda
palabra corresponden a un periodo de tiempo común en la señal de
habla; y
seleccionar entre la primera palabra y la segunda
palabra basándose en la primera puntuación de confianza y la segunda
puntuación de confianza cuando la primera palabra y la segunda
palabra corresponden al periodo de tiempo común.
9. Método según la reivindicación 1, que incluye
además la etapa de calcular la puntuación de confianza trama a
trama.
10. Sistema de detección de palabras, que
comprende un reconocedor (16) de habla para generar una pluralidad
de puntuaciones (R1, R2) de reconocimiento basándose en una señal
(13) de habla y en entradas (32) léxicas para una pluralidad de
palabras, en el que
la pluralidad de puntuaciones de reconocimiento
realiza un seguimiento de probabilidades absolutas de que las
palabras estén en la señal de habla; y caracterizado por
un módulo (18) de detección para estimar
puntuaciones de fondo promediando la pluralidad de puntuaciones de
reconocimiento sobre un periodo de tiempo predeterminado y
localizando valores de reconocimiento mínimos entre la pluralidad de
puntuaciones de reconocimiento, en el que
dicho módulo de detección calcula puntuaciones de
confianza trama a trama basándose en razones de emparejamiento entre
los valores de reconocimiento mínimos y las puntuaciones de fondo,
realizando las puntuaciones de confianza un seguimiento de
probabilidades corregidas para el ruido de que las palabras estén en
la señal de habla.
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