Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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8.2 Spektralranalyse 113 Transformierte der Funktion w(x) = 1∀x ist, was hieße, wir dürften aus dem Signal gar nichts ausschneiden. Wenn wir ein Segment mit der Rechteck- Fensterfunktion ausschneiden, entspricht dies im Spektralbereich der Faltung des Spektrums des Gesamtsignals mit dem Spektrum der Rechteckfunktion. Nun weicht das Spektrum der Rechteckfunktion deutlich von einem Impuls ab. Wir sollten also eine bessere Kurzzeitspektralanalyse erwarten dürfen, wenn wir die Segmente mit einer Fensterfunktion ausschneiden, deren Transformierte einem Impuls näher kommt als die Transformierte des Rechtecks. Abb. 8.4 zeigt einige typische Fensterfunktionen. In Abb. 8.5 sind die Fouriertransformierten (d.h. die Leistungsspektren) eines Rechteckfensters und eines Hanning-Fensters (jeweils der Breite 51 Abtastwerte) dargestellt. Es ist gut zu erkennen, daß die Transformierte des Hanning-Fensters viel näher an der Dirac-Distribution liegt als die Transformierte eines Rechtecks. Rechteck Gauß wn = 1 wn = e − 1 2 · Hamming Hanning n−N/2 2 σN/2 wn = 0.54 − 0.56 · cos( 2πn 2πn ) wn = 0.5 − 0.5 · cos( N−1) N−1) ) Abb. 8.4. Verschiedene Fensterfunktionen 8.2.3 Spektrogramme Die häufigste Darstellung von Sprachsignalen sind Spektrogramme. Dabei werden viele aufeinanderfolgende Kurzzeitspektren hintereinander als Graustufenvektoren dargestellt. In Abb. 8.6 sind fünf Spektren, s1, . . .s5, dargestellt. Zu jedem Spektrum wird ein entsprechender Graustufenvektor, v1, . . .v5 erzeugt. Die Aneinanderreihung mehrerer vertikaler Graustufenvektoren ergibt
114 8. Verarbeitung von Sprachsignalen dB 0 -20 -40 -60 -80 -100 -120 Rechteckfenster Hanning-Fenster 0 π/2 π Abb. 8.5. Fouriertransformierte verschiedener Fensterfunktionen (Breite N = 51) dann eine Graustufenmatrix, deren i-te Zeile dem i-ten Frequenzband entspricht, und deren j-te Spalte dem Zeitpunkt j entspricht. Abb. 8.7 zeigt einen Ausschnitt aus einem Spektrogramm einer tatsächlichen Sprachaufnahme, bei der die Worte ” eins, zwei, drei“ gesprochen wurden. s1 s2 s3 s4 s5 v1 v2 v3 v4 v5 s1 s2s3s4s5 f v1 v3 v5 v2 v4 Abb. 8.6. Entstehung eines Spektrogramms Es gibt <strong>Mensch</strong>en, die mit erstaunlicher Zuverlässigkeit Graustufendarstellungen von Spektrogrammen ” lesen“ können. Diese Fähigkeit geht nicht t
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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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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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4.2 Anatomie des Gehörs 53 Nasenra
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5. Akustische Grundlagen Zum Verst
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Quelle a x 2a Abb. 5.2. Schallenerg
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absolute Schalldruckpegel ist defin
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5.2 Messung der Schallintensität 6
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11.3 Spracherkennung mittels Dynami
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206 13. Das Trainieren von Spracher
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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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Anzahl der Fragen ✻ 2000 17.2 Bal
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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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354 21. Robustheit und Adaption zu
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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 387 Die Adaption
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402 24. Dialogsteuerung ein Dialog
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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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25.2 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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Literaturverzeichnis [Abt98] Abt. I
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