home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Nautilus 1992 July / Nautilus-3-8 / Nautilus-3-8.bin / Reference / RHOSETTASTONE
Encoding:
Text File  |  1992-06-16  |  14.9 KB  |  392 lines

  1. IF YOU GRAB THIS FILE, CHECK IT FOR ERRORS.  If you know things which should
  2. be changed or better ADDED: let me know.
  3.  
  4. --eugene miya
  5.  
  6. Acknowledgements:
  7. elman@amos.ling.ucsd.edu (Jeff Elman)
  8. mcguire@aero2.aero.org
  9. minow%thundr.DEC@decwrl.DEC.COM Martin Minow (ex-DECtalk developer)
  10. Marc Majka <ames!seismo!ubc-vision!vision.ubc.cdn!majka>
  11. Joseph_D._Becker.osbunorth@Xerox.COM
  12. Stephen Slade@Yale.Arpa
  13. Keith F. Lynch <KFL%MX.LCS.MIT.EDU@MC.LCS.MIT.EDU>
  14. George Swetnam m06242%mwvm@mitre.ARPA
  15. Erik A. Devereux <GV.DEVEREUX@A20.CC.UTEXAS.EDU>
  16. norman@nprdc.arpa (Donald A. Norman)
  17. Vic Churchill <ames!seismo!mcvax!stl.stc.co.uk!jvc>
  18. "J. A. 'Biep' Durieux" <mcvax!cs.vu.nl!biep@seismo.CSS.GOV>
  19. Stern.pasa@Xerox.COM
  20. amsler@flash.bellcore.com (Robert Amsler)
  21. dciem!mmt (Martin Taylor)
  22. Bernadette.Kowalski@f.gp.cs.cmu.edu
  23. Bruce Nevin <bnevin@cch.bbn.com>
  24. Dale Eaton (dale@cit5.oz) currently Chisolm Institute of Technology, Melbourne
  25. Ethan Scarl <ethan@BOEING.COM>
  26. David A Smallberg <das@CS.UCLA.EDU>
  27. henry schaffer  n c state univ TSCHES@TUCC.TUCC
  28. Rick Vistnes vistnes@whitney.stanford.edu
  29. Peter Bernus, Key Centre for Software Technology bernus@batserver.cs.uq.oz.au
  30. me
  31. ======begin data=========
  32.  
  33. How to recognize speech
  34. How to wreck a nice beach
  35.  
  36. By my (miya) own doodling:
  37.  
  38. How to recognize peach
  39. How to recognize teach
  40. How to recognize each
  41. How to recognize reach
  42. How to wreck a nice peach
  43. How to wreck a nice teach
  44. How to wreck a nice each
  45. How to wreck a nice reach
  46. How to wreck cognize peach
  47. How to wreck cognize reach
  48. How to wreck cog nice peach
  49.             leech
  50.             breech
  51.             Quiche
  52.     deck dog dice
  53.     beck bog mice
  54.     heck fog lice
  55.     peck gog slice
  56.     tech hog vice
  57.          log rice
  58. ______    preliminary noise
  59.        _____________________ signal
  60. Wreck wog rice reach
  61.  
  62. LISP: Ba Ba Wa Wa [from SNL]
  63.  
  64. Something useful might be `rev /usr/dict/words | sort | rev`
  65. (near
  66.  
  67. "In mud eels are, in tar none are".
  68.  
  69. grey day / grade A
  70. euthanasia / youth in Asia
  71. "Whats that up in the road" ahead / a head?
  72.  
  73. "Take off your hat and dloves"
  74.  
  75. and then ask them what you said. 99% of all people will insist that
  76. you said the word "gloves".
  77.  
  78. I'd be happy if you could do the digits, including "Oh", and Yes/No.
  79. Continuous digits, telephone quality, no training, male and female voice.
  80.  
  81. The problem is in distinguishing "oh" from "no".
  82.  
  83. Getting the alphabet (not "alpha", "bravo", but "aye", "bee") would
  84. be nice, too.
  85.  
  86. I love you
  87. Isle of View
  88.  
  89. I think you need at least one example in Chinese, and here's my favorite
  90. (because I actually said it by mistake).  The numbers after the words
  91. are phonic "tones".  What I meant to say was:
  92.  
  93. Wo(3) hen(3) xiang(3) shui(4)-jiao(4)  -- I want to go to sleep
  94.  
  95. ... but what I actually ended up saying was:
  96.  
  97. Wo(3) hen(3) xiang(4) shui(3)-jiao(3)  -- I am like a boiled ravioli
  98.  
  99. Just out of interest the above could also be interpreted as...
  100.  
  101.   Wo(3) hen(4) xiang(3) shui(2)-jiao(2)  -- I hate the sound of gargling
  102. and
  103.   Wo(3) hen(2) xiang(4) shui(2)-jiao(1)  -- I mark where the elephant pees
  104.  
  105. ...or so I believe in my limited understanding.
  106. I should think,however, that in speech recognition and synthesis Chinese would
  107. be quite an easy language to handle. The phonemes are quite distinct and surely
  108. the tonal structure (- / \ ^) could be a cinch for the software/hardware?
  109.  
  110. "ice cream"/"I scream"
  111. "beginning"/"big inning"
  112. "soccer"/"sock her"
  113. "its hardware problems are intermittent"/"it's hard where problems ..."
  114. "attacks"/"a tax"
  115.  
  116. from Mark Twain:
  117.     "Good-bye God, I'm going to Missouri."/"Good, by God, I'm going to Missouri."
  118.  
  119. A notion of water/an ocean of water.
  120.  
  121. [New York accent only] An arm and a leg/a nominal egg.
  122.  
  123.  
  124. Years ago at Bell Labs, I heard the following:
  125.  
  126.  "Joe took mother's shoe bench out; she was waiting at my lawn."
  127.     
  128. With regard to difficult speech recognition problems, I just saw
  129. variations of the following on the wall of a mens room, so credit goes  
  130. to anonymous students at the University of Texas:
  131.  
  132.    ``Our understanding of urine formation was clearly wrong.''
  133.    ``Our understanding of your information was clearly wrong.''
  134.  
  135. AN example I have used, that that origginally was a real
  136.             ^^^^^^^^^ [interesting cognitive artifact, WWB --enm]
  137. confusion that happened to me is
  138.  
  139. Said:  I went out last night and saw a new display.
  140. Heard: I wnet out last night and saw a nudist play.
  141.  
  142.  
  143. One rather contrived example that I dreamed up (I was trying
  144. to prove to a guy that a particularly simplistic phoneme-to-
  145. word mapping algorithm he was proposing wouldn't work):
  146.  
  147. a nand gate / an and gate
  148.  
  149. How every damsel ate a rival.
  150. However, Edam's a late arrival.
  151.  
  152. The tricky thing here is that the word boundaries in 1 are
  153. in mid-word in 2 and vice versa (actually fairly rare in practice.)
  154.  
  155. As some speech chips in Japanese cars say:
  156.  
  157.         "A door is a jar"
  158.  
  159. Jeez, weren't any of you rocket scientists ever in sixth grade?  How
  160. about the family of proper names, including Ben Dover, and Mike Hunt?
  161.  
  162. More from the scatalogical speech recognition department, rocket
  163. scientist (NASA-type) sub-bureau: Uranus jokes, as in "I'm going to set
  164. up my telescope and take a good look at Uranus.  Did you realize there
  165. are rings around Uranus?..."
  166.  
  167. Two speech recognition trickies from Eng. Lit.:
  168.  
  169.    Our Glass Lake  (Hourglass Lake)           -- Nabokov
  170.  
  171.    Make-Believe Express (Maple Leaf Express)  -- Thurber
  172.  
  173. Chapter II: Moron intelligence (More on ..)
  174.  
  175. ...and then there are those cardbord circles with TUIT writtem on them, which
  176. you can give someone who says: "I'll do it when I get around to it".
  177. "Well, here you have a round TUIT."
  178.  
  179. Remember the old song...
  180.  
  181. Mares eat oats and does eat oats and little lambs eat ivy
  182. A kid'll eat ivy too, wouldn't you.
  183.   (kid will ==> kid'll)
  184.  
  185. (Come to think of it.... find me a speech generator that will
  186. say the plural of doe when reading that!)
  187.  
  188. Maresey dotes and dozey dotes and little lambsey divy
  189. A kiddle de divey too, wouldn't you
  190.  
  191. Now that I think of it, how could one miss a whole song based on a tough
  192. speech recognition example (and thanks to Dr. Demento for making a 1940
  193. novelty song available to post-1940 listeners):
  194.  
  195.     Mairzy doats and doazy doats and little lamsy divy;
  196.     A kiddly divy do, wouldn't you?
  197.         etc.
  198.  
  199.  
  200.     Now let's talk about {arrays,a raise}.
  201.     Suppose we have a {sorted,sordid} array.
  202.  
  203.  
  204. The Canadian prime minister seems to have sent a ship full of fish
  205. once, as 3rd world aid, with the accompanying text:
  206.  
  207. Nehru, my cod to thee.
  208.  
  209.  
  210.       Cole's Law   (thinly sliced cabbage)
  211.  
  212.  
  213. It is usually claimed that sentential or speech ambiguities can be
  214. resolved by knowing the context.  I heard one on TV the other night
  215. that cannot be so resolved.  It could be disambiguated only by
  216. asking the talker.  Here is the situation:
  217.  
  218. A nature program was describing the return of salmon from the sea to
  219. their native river.  During the salt-to-fresh water transition, they
  220. congregate in the shallow water at the mouth of the river.  One after
  221. another, they are picked off by swooping sea-birds.  The commentator
  222. said " ... they are picked off by {terns|turns}."  Knowing completely
  223. the context, it is impossible to know which he meant, although the two
  224. meanings are very different.
  225.  
  226.   [I would suppose that many puns are constructed (or at least
  227.   sharpened) examples of such ambiguities.  -- KIL]
  228.  
  229. Another short example, taken from an I Spy episode:
  230. "glass pants" vs. "clasp hands"
  231.  
  232. Subject: homophones
  233.  
  234. There is an article in the March number of _Memory & Cognition_ (15.2:154-168)
  235. that lists almost 600 homophonous pairs in English, and gives references
  236. to the literature from which the list was culled.  It is `The Subjective
  237. Familiarity of English Homophones' by Roger J. Kreuz.  These pairs could 
  238. be used to construct pairs of utterances where juncture was not involved.
  239. For example, `We applauded the saver/savor of the soup.'  I'm sure less
  240. artificial examples could be constructed.
  241.  
  242.  
  243. Is there a distinction between "difficult speech recognition problems" and
  244. ordinary homonyms?
  245.  
  246. E.g., sword/soared
  247. or crustacean/crew station
  248.  
  249. Is it length, number of words?  I spose the best ones should be complete
  250. sentences that at least two valid interpretations.  
  251.  
  252. Re the Chinese example (which does fit these criteria): I am told that there
  253. is a paragraph-length story in Chinese composed entirely of the single
  254. syllable "sze" with only tonal variations;  in spite of the length (=> good
  255. context), native speakers can understand it only after several hearings.
  256.  
  257. Meta-syntax / Medicine Tax
  258.  
  259. Write Ms. Wright a letter right away.
  260.  
  261. A famous example is the words of Bank Ban from the
  262. drama of the Hungarian Joszef Katona's "Bank Ban".
  263.  
  264. (this is in LaTex; so you have to print to get the real accents)
  265.  
  266. 1. A kir\'{a}lyn\H{o}t meg\"{o}lni? Nem! Ellenzem !
  267.  
  268.    "To kill the Queen? No! I am agains it."
  269.  
  270. 2. A kir\'{a}lyn\H{o}t meg\"{o}lni nem ellenzem.
  271.  
  272.    "I am not against killing the Queen."
  273.  
  274. or dumb-ascii with the accent marks stripped:
  275.  
  276.  
  277. 1. A kiralynot megolni? Nem! Ellenzem !
  278. 2. A kiralynot megolni  nem  ellenzem.
  279.  
  280. From SAIL at Stanford:
  281.                Ladle Rat Rotten Hut
  282.  
  283.     (Heresy ladle furry starry toiling udder warts --- warts welches altar
  284. girdle deferent firmer once inner regional virgin.)
  285.     Wants pawn term, dare worsted ladle gull hoe lift wetter murder inner
  286. ladle cordage honor itch offer lodge, dock, florist.  Disk ladle gull orphan
  287. worry putty ladle rat cluck wetter ladle rat hut, an fur disk raisin pimple
  288. colder Ladle Rat Rotten Hut.
  289.     Wan moaning, Ladle Rat Rotten Hut's murder colder inset.
  290.     "Ladle Rat Rotten Hut, heresy ladle basking winsome burden barter an
  291. shirker cockles.  Tick disk ladle basking tutor cordage offer groin-murder hoe
  292. lifts honor udder site offer florist.  Shaker lake!  Dun stopper laundry wrote!
  293. Dun stopper peck floors!  Dun daily-doily inner florist, an yonder nor sorghum-
  294. stenches, dun stopper torque wet strainers!"
  295.     "Hoe-cake, murder," resplendent Ladle Rat Rotten Hut, an tickle ladle
  296. basking an stuttered oft.
  297.     Honor wrote tutor cordage offer groin-murder, Ladle Rat Rotten Hut
  298. mitten anomalous woof.
  299.     "Wail, wail, wail!" set disk wicket woof, "Evanescent Ladle Rat
  300. Rotten Hut!  Wares are putty ladle gull goring wizard ladle basking?"
  301.     "Armor goring tumor groin-murder's," reprisal ladle gull.  "Grammar's
  302. seeking bet.  Armor ticking arson burden barter an shirker cockles."
  303.     "O hoe!  Heifer gnats woke," setter wicket woof, butter taught tomb
  304. shelf, "Oil tickle shirt court tutor cordage offer groin-murder.  Oil
  305. ketchup wetter letter, an den....O bore!"
  306.     Soda wicket woof tucker shirt court, an whinny retched a cordage
  307. offer groin-murder, picked inner windrow, an sore debtor pore oil worming
  308. worse lion inner bet.  Inner flesh, disk abdominal woof lipped honor bet,
  309. paunched honor pore oil worming, an garbled erupt.  Den disk ratchet
  310. ammonol pot honor groin-murder's nut cup an gnat-gun, any curdled ope inner
  311. bet.
  312.     Inner ladle wile, Ladle Rat Rotten Hut a raft attar cordage, an ranker
  313. dough ball.  "Comb ink, sweat hard," setter wicket woof, disgracing is
  314. verse.
  315.     Ladle Rat Rotten Hut entity bet rum, an stud buyer groin-murder's bet.
  316.     "O Grammar!" crater ladle gull historically, "Water bag icer gut!  A
  317. nervous sausage bag ice!"
  318.     "Battered lucky chew whiff, sweat hard," setter bloat-Thursday woof,
  319. wetter wicket small honors phase.
  320.     "O, Grammar, water bag noise!  A nervous sore suture anomalous prognosis!"
  321.     "Battered small your whiff, doling," whiskered dole woof, ants mouse
  322. worse waddling.
  323.     "O Grammar, water bag mouser gut!  A nervous sore suture bag mouse!"
  324.     Daze worry on-forger-nut ladle gull's lest warts.  Oil offer sodden,
  325. caking offer carvers an sprinkling otter bet, disk hoard-hoarded woof
  326. lipped own pore Ladle Rat Rotten Hut an garbled erupt.
  327.  
  328. MURAL:    Yonder nor sorghum stenches shut ladle gulls stopper torque wet
  329.     strainers.
  330.  
  331.               Little Red Riding Hood
  332.  
  333.   (Here is a little fairy story told in other words --- words which are
  334. altogether different from the ones in the original version.)
  335.     Once upon a time, there was a little girl who lived with her mother
  336. in a little cottage on the edge of a large, dark forest.  This little girl
  337. often wore a pretty little red cloak with a little red hat, and for this
  338. reason people called her Little Red Riding Hood.
  339.     One morning, Little Red Riding Hood's mother called her inside.
  340.     "Little Red Riding Hood, here's a little basket with some bread and
  341. butter and sugar cookies.  Take this little basket to the cottage of your
  342. grandmother who lives on the other side of the forest.  Shake a leg!  Don't
  343. stop along the road!  Don't stop to pick flowers!  Don't dilly-dally in the
  344. forest, and under no circumstances, don't stop to talk with strangers!"
  345.     "Okay, mother," responded Little Red Riding Hood, and took the little
  346. basket and started off.
  347.     On the road to the cottage of her grandmother, Little Red Riding Hood
  348. met an enormous wolf.
  349.     "Well, well, well!" said this wicked wolf.  "If it isn't Little Red
  350. Riding Hood!  Where's our pretty little girl going with her little basket?
  351.     "I am going to my grandmother's," replied the little girl.  "Grandma's
  352. sick in bed.  I'm taking her some bread and butter and sugar cookies."
  353.     "O ho!  Have a nice walk," said the wicked wolf, but he thought to him-
  354. self, "I'll take the short cut to the cottage of her grandmother.  I'll
  355. catch up with her later, and then....O boy!"
  356.     So the wicked wolf took a short cut, and when he reached the cottage
  357. of her grandmother, peeked in her window, and saw that a poor old woman
  358. was lying in her bed.  In a flash, this abominable wolf leapt on her bed,
  359. pounced on the poor old woman, and gobbled her up.  Then this wretched
  360. animal put on her grandmother's night cap and nightgown, and curled up in
  361. her bed.
  362.     In a little while, Little Red Riding Hood arrived at the cottage, and
  363. rang the door bell.  "Come in, sweetheart," said the wicked wolf, disguising
  364. his voice.
  365.     Little Red Riding Hood entered the bed room, and stood by her grandmother's
  366. bed.
  367.     "Oh Grandma!" cried the little girl hysterically, "What big eyes you've got!
  368. I never saw such big eyes!"
  369.     "Better to look at you with, sweetheart," said the blood-thirsty wolf,
  370. with a wicked smile on his face.
  371.     "Oh Grandma! what a big nose!  I never saw such an enourmous big nose!"
  372.     "Better to smell you with, darling," whispered the old wolf, and his mouth
  373. was watering.
  374.     "Oh Grandma, what a big mouth you've got!  I never saw such a big mouth!"
  375.     These were the unfortunate little girl's last words.  All of a sudden,
  376. taking off the covers and springing out of bed, this hard-hearted wolf
  377. leapt on poor Little Red Riding Hood and gobbled her up.
  378.  
  379. MORAL:    Under no circumstances should little girls stop and talk with
  380.     strangers.
  381.  
  382. About the author:
  383.  
  384.     The author is Howard L. Chace, and that's all I know about him.
  385. "Ladle" comes from a book entitled Anguish Languish (English Language), written
  386. by Chace and published by Prentice-Hall in 1956.  Aside from "Ladle Rat Rotten
  387. Hut," there are also other fairy tales ("Guilty Looks Enter Tree Beers,"
  388. "Center Alley"), nursery rhymes ("Marry Hatter Ladle Limb," "Sinker Sucker
  389. Socks Pants"), a version of the famous baseball story, "Casing Adder Bet," and
  390. some songs ("Hive Ban Walking Honor Rail Rut," "Hormone Derange").
  391.  
  392.