18.09.2013 Aufrufe

Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

MEHR ANZEIGEN
WENIGER ANZEIGEN

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Machen Sie aus Ihren PDF Publikationen ein blätterbares Flipbook mit unserer einzigartigen Google optimierten e-Paper Software.

8.2 Spektralranalyse 107<br />

ursprüngliches<br />

Signal<br />

unendlich<br />

verstärktes<br />

Signal<br />

Abb. 8.2. Unendlich verstärkte Sprachsignale sind immer noch verständlich<br />

kann man die Energie eines Signals auch mit der Energie einer schwingenden<br />

Feder vergleichen. Die gespeicherte Energie in einer ausgelenkten Feder<br />

ist auch proportional zum Quadrat der Auslenkung bzw. proportional zur<br />

maximalen Geschwindigkeit bei einer Schwingung.<br />

Die Energie eines Abschnitts einer Sprachaufnahme ist ganz besonders<br />

hilfreich, um zu entscheiden, ob in dem Abschnitt überhaupt Sprache vorliegt.<br />

In der Praxis werden oft ziemlich einfache Sprachdetektoren verwendet<br />

um die Aufmerksamkeit eines Spracherkenners zu steuern, der nicht erst<br />

durch Knopfdruck vom Benutzer zum Erkennen aufgefordert werden muß.<br />

Solche einfachen Sprachdetektoren basieren oft auf nicht viel mehr als auf<br />

der Energie des Signals. Typischerweise werden Toleranzintervalle definiert,<br />

in denen die Energie kurzzeitig auch einmal unter einen Schwellwert fallen<br />

kann, ohne daß ein Ende der Sprache angenommen wird, oder umgekehrt<br />

in Stillephasen kurzzeitig den Schwellwert übersteigen kann, ohne das der<br />

Erkenner gleich anspringt (siehe auch Abs. 10.1.1).<br />

8.2 Spektralranalyse<br />

Eine Vorgehensweise zur automatischen Spracherkennung scheint beim<br />

Anblick von Sprachsignalen im Zeitbereich von vorn herein als aussichtslos,

Hurra! Ihre Datei wurde hochgeladen und ist bereit für die Veröffentlichung.

Erfolgreich gespeichert!

Leider ist etwas schief gelaufen!