Отмечено, что с развитием систем автоматического понимания речи и расширением круга решаемых задач все большую актуальность приобретает использование прагматической информации. Построение модели понимания исходит из назначения системы и во многом определяется предметной областью (ПО). Одной из наиболее важных проблем в области автоматического понимания является учет понятий (терминов) предметной области, где термины принадлежат очень узкому словарю и их смысл уже заранее хорошо согласован в пределах определенного сообщества. Система автоматического понимания речи должна корректно обобщать или разобобщать понятия (термины), для этого необходимо использовать знания о связях между понятиями в рамках определенной предметной области. Предложено решение проблемы учета иерархии понятий в виде онтологии ПО. Онтология представлена в виде дерева понятий предметной области в xml-формате, что обеспечивает легкость расширения онтологии, а следовательно, словаря предметной области. Метод верификации онтологического подмножества гипотезы входной фразы обеспечивает гибкость системы автоматического понимания по отношению к естественно-языковым фразам, содержащим понятия различного уровня обобщения в рамках определенной предметной области, без потери скорости и качества обработки речи.

Представлена разработанная в группе речевой информатики СПИИРАН система распознавания слитной русской речи SIRIUS. Особенностью данной системы является наличие в ней морфемного уровня представления языка и речи, что позволяет значительно сократить размер лексического распознаваемого словаря и скорость обработки. Описан процесс внедрения системы распознавания русской речи в области инфотелекоммуникаций для голосового доступа к интернет-версии электронного каталога "Желтые страницы Санкт-Петербурга" с целью создания автоматизированного call-центра для ответов на звонки абонентов. Представлены результаты тестирования системы как при работе с речью, записанной в офисных условиях, так и в условиях телефонного разговора.