Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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Abb. 7.9. Fouriertransformierte mehrerer Impulse 7.3 Fourieranalyse 95
96 7. Grundlagen der Signalverarbeitung Abb. 7.10. Fouriertransformierte unendlicher Impulsfolgen Wie auch immer man die Fouriertransformation als vorwärts“ oder ” ” rückwärts“ deklariert, und egal welche Kombination der Vorfaktoren α, 1/(2πα) man wählt, die wesentlichen Eigenschaften der Transformation bleiben erhalten. Man muß nur beim Rechnen entsprechend konsistent vorgehen. Wir hatten die Fouriertransformierte eines Impulses berechnet (oder auch zweier Impulse, wobei ein Impuls als Spezialfall von zwei aufeinanderfallenden Impulsen gesehen wurde) und gefunden, daß die zugehörige Transformierte eine Cosinus-Funktion ist. Wir erwarten also, daß die Fouriertransformierte eines Cosinus ein (Doppel-)Impuls ist. Prüfen wir dies nach: F(ω) = 1 ∞ cos(t)e 2π −∞ −iωt dt (7.49) = 1 ∞ cost · (cosωt + i sinωt)dx 2π −∞
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Ivica Rogina Sprachliche Mensch-Mas
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Tabellenverzeichnis 1.1 Eingabegesc
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Abbildungsverzeichnis 2.1 Wortfehle
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Abbildungsverzeichnis XIX 8.1 Signa
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Abbildungsverzeichnis XXV 28.1 Vers
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2 1. Nutzen und Anwendungen 1.1 Vor
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4 1. Nutzen und Anwendungen 1.2 Anw
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14 1. Nutzen und Anwendungen Sprach
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16 1. Nutzen und Anwendungen Mensch
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18 2. Eigenschaften und Taxonomie v
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34 3. Geschichte eine abhörsichere
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36 3. Geschichte Fehler erkennen k
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38 3. Geschichte auch hier ca. 1000
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4. Anatomie Sprachproduktion und Pe
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4.1 Anatomie des Artikulationsappar
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Seite 76 und 77: 4.2 Anatomie des Gehörs 53 Nasenra
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Seite 96 und 97: 6.3.3 Artikulationsorte 6.3 Gruppie
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Dabei wird γtk geschätzt als γtk
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9.3 Diskriminanzoptimierung 147 wob
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9.3 Diskriminanzoptimierung 149 im
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10. Erkennung statischer Sprachsign
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10.1 Zeitsignalbasierte Erkennung 1
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10.1 Zeitsignalbasierte Erkennung 1
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F2 [Hz] 4000 2000 1000 500 0 ÁÁÁ
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11. Erkennung dynamischer Sprachsig
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11.1 Minimale Editierdistanz 161 Ab
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11.2 Dynamisches Programmieren 163
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11.3 Spracherkennung mittels Dynami
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Steigung 2 1/2 2 11.3 Spracherkennu
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178 12. Hidden Markov Modelle Wenn
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180 12. Hidden Markov Modelle Mathe
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206 13. Das Trainieren von Spracher
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224 14. Das akustische Modell 14.2
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242 14. Das akustische Modell schei
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246 14. Das akustische Modell letzt
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248 15. Erkennung kontinuierlicher
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16. Verwendung von Sprachmodellen I
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16.2 Wahrscheinlichkeiten von Wortf
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16.3 N-Gramme 265 also alle Histori
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16.4 Perplexität 267 Qualität des
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16.4 Perplexität 269 Gleichverteil
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wi 0.8 0.03 0.17 ” ein“ ” und
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16.5 Glättung und Interpolation 27
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16.6 Verschiedene weitere Sprachmod
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tf(w, Di) = #w in Di |Di| 16.7 Adap
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16.7 Adaption von Sprachmodellen 28
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16.7 Adaption von Sprachmodellen 28
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17. Kontextabhängige akustische Mo
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als die der Silben. 17.1 Suche nach
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17.1 Suche nach der optimalen Sprac
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100000 Wortfolge Modelle 17.1 Suche
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17.2 Ballung von Kontexten 17.2 Bal
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17.2 Ballung von Kontexten 299 mit
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17.2 Ballung von Kontexten 303 korr
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Anzahl der Fragen ✻ 2000 17.2 Bal
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17.2 Ballung von Kontexten 309 1. I
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17.2.6 Einbindung von Modalitätenf
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0000000 1111111 01 0000000 1111111
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316 18. Effiziente Decodierverfahre
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19. Parameterraumoptimierung Bei de
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19.2 Parameterkopplung 331 der Einf
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19.2 Parameterkopplung 333 Längenm
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19.3 Architekturentwurf 335 Als Kri
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19.4 Kompaktifizierung 337 bei der
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19.4.2 Vereinfachung von Kovarianzt
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19.4 Kompaktifizierung 341 die Gene
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Tabelle 19.1. Fehlerraten bei Kovar
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20. Erkennung von Spezialvokabular
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20.1 Buchstabiererkennung 347 Netze
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20.2 Erkennung beliebiger Namen 349
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20.2 Erkennung beliebiger Namen 351
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354 21. Robustheit und Adaption zu
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356 21. Robustheit und Adaption le
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360 21. Robustheit und Adaption Tra
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362 21. Robustheit und Adaption Ein
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364 21. Robustheit und Adaption Par
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366 21. Robustheit und Adaption 21.
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368 21. Robustheit und Adaption wir
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22. Künstliche Neuronale Netze Kü
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p(x|A) 22.2 Architekturen 373 p(x|B
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Jordan Elman 22.2 Architekturen 375
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o1 . . . oj . . . vt1 . . . vti . .
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22.2 Architekturen 379 welchem Laut
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g d b b d g Integration über die Z
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Wn . . . W2 W1 Wn W2 W1 Abb. 22.8.
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22.2 Architekturen 385 lohnt es sic
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22.2 Architekturen 387 Die Adaption
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390 23. Verstehen von Sprache wenn
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392 23. Verstehen von Sprache der B
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398 23. Verstehen von Sprache Nomin
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400 23. Verstehen von Sprache ∃w
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402 24. Dialogsteuerung ein Dialog
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404 24. Dialogsteuerung noch Prädi
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406 24. Dialogsteuerung der Zweck d
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408 24. Dialogsteuerung Vorschlag/Z
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410 24. Dialogsteuerung Selbst bei
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25. Erkennung verschiedener Sprache
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25.1.3 Komposition von Wörtern 25.
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25.2 Identifikation von Sprachen (L
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26. Zusätzliche Modalitäten Zweif
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26.1 Lippenlesen auf Videoaufnahmen
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∆d = m · r c 26.2 Sprecherlokali
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26.2 Sprecherlokalisierung 425 Eine
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26.4 Fehlerbehandlungsmethoden 427
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26.5 Multimodale Zeitzuordnung 429
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444 28. Der moderne Vortragsraum Wa
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446 28. Der moderne Vortragsraum zu
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448 28. Der moderne Vortragsraum In
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450 28. Der moderne Vortragsraum E
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452 28. Der moderne Vortragsraum ti
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460 28. Der moderne Vortragsraum 28
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462 28. Der moderne Vortragsraum Vo
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Literaturverzeichnis [Abt98] Abt. I
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Literaturverzeichnis 467 [DH73] R.
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Literaturverzeichnis 469 Engineerin
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Literaturverzeichnis 473 SPEECH’9
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Literaturverzeichnis 475 [Nag85] H.
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Literaturverzeichnis 477 [RW95] I.
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Literaturverzeichnis 479 [Ver98] Ve
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Literaturverzeichnis 481 [Zwi60] E.
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484 Sachverzeichnis Bark-Skala, 117
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486 Sachverzeichnis Hintergrundger
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490 Sachverzeichnis Wall Street Jou
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