蜻蜓是否使用给定的语法/上下文来提高识别能力?

实际答案是肯定的。从技术上讲,Dragonfly只是将语法传递给语音识别引擎(Dragon或WSR),但这些引擎实际上使用语法来提高识别。我已经用了一段时间了,只要你不让你的语法变得庞大,它就可以很好地工作。其他回答是否定的,只是观察到蜻蜓本身没有做任何工作,但这并没有实际意义,因为它是由引擎来做的。语法识别是 很 比任意听写更好。我有超过800条命令被可靠地识别并使用 SeriesMappingRule 在aenea项目中,我甚至可以在一次发言中依次说出多个单词。

我不能肯定Dragon,但我确信Dragonfly使用CFG来定义Windows语音识别的命令语法。(如果Dragonfly 不 对Dragon也使用CFG;收益可观。)

似乎没有,Dragonfly没有使用给定的语法来提高识别能力。它只是将SR引擎的第一个选项传递给语法规则。第264行 engine.py 您可以发现:

words = tuple(unicode(w, "windows-1252") for w in results.getWords(0))

根据 NatLink talk introduction and explanation 方法

result.getWords(n)

返回引擎的第N个选项,因此(遗憾的是)DragonFly似乎只保留第一个选项。

我有同样的问题,所以我接受了 liberty to ask 让开发人员从这个问题开始在文档中添加常见问题解答