Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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0 b1 b2 Abb. 8.9. Filterbänke wachsender Größe 8.2 Spektralranalyse 117 Bleibt noch zu klären, wie die einzelnen Filter am besten zu wählen sind. In zwei verschiedenen Experimenten wurden zwei Funktionen, die Mel-Skala und die Bark-Skala [?] [?] gefunden, die an die entsprechenden Funktionen des menschlichen Ohrs angelehnt sind. Der Begriff Mel ist die Abkürzung für Melody und ist darin motiviert, die Frequenzskala so in Abschnitte zu unterteilen, wie sie ein (ungeübter) <strong>Mensch</strong> einteilen würde. Bei den Mel-Experimenten werden Probanden Töne verschiedener Frequenzen vorgespielt, und die Hörer müssen schätzen, um welche Frequenz es sich handelt. Trägt man in einem Koordinatensystem die geschätzten Frequenzen f ′ (mit der Einheit 1 Mel) gegen die tatsächlichen f (mit der Einheit 1 Hz) auf ergibt sich eine in etwa logarithmische Kurve. Im Mittel läßt sich diese Kurve approximieren durch f ′ = 1125 log(0.0016f + 1) (8.3) Die so genannte Bark-Skala ist benannt nach dem deutschen Akustiker von Barkhausen. Die Idee hierbei ist es, Versuchspersonen zwei Töne vorzuspielen und die Hörer dann entscheiden zu lassen, ob es sich um zwei verschiedene oder um die selben Frequenzen handelt. Weil das menschliche Ohr tiefere Frequenzen besser auflösen kann, ist zu erwarten, daß zwei Töne mit den Frequenzen 100 Hz und 110 Hz besser voneinander zu unterscheiden sind, als zwei Töne mit den Frequenzen 1000 Hz und 1010 Hz. Für jeden Frequenz gibt es somit eine kritische Bandbreite (minimale hörbare Frequenzdistanz) gemessen in der Einheit 1 bark. Trägt man die kritische Bandbreite gegen die Frequenz auf, ergibt sich eine ähnlich gekrümmte Kurve wie bei der Mel-Skala. In Abb. 8.11 sind verschiedene Möglichkeiten der Berechnung von Filterbänken dargestellt. Wenn das diskrete Kurzzeitspektrum 100 Koeffizienten liefert, und am Ende 10 Filterbänke erzeugt werden sollen, so werden diese in der Praxis meist in Form von überlappenden Intervallen berechnet. Der achte Filterbank-Koeffizient ist in der Abb. grau dargestellt. Er wird als die Gewichtete Summe der Spektralkoeffizienten im Bereich des grauen Dreiecks berechnet. Hierbei beginnt und endet jedes Dreieck in der Mitte der angrenzenden Bereiche, und die Höhe des Dreiecks gibt die Gewichtungsfaktoren an. Da bei einer solchen Definition die Summe der Integrale unter allen
118 8. Verarbeitung von Sprachsignalen geschätzte Frequenz [Hz] 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 tatsächliche Frequenz [Hz] Abb. 8.10. Die Mel-Skala Dreiecken genauso groß ist wie die entsprechenden Fläche nichtüberlappender Rechtecke, bleibt die gesamte Signalenergie erhalten, wird allerdings über die einzelnen Filterbankkoeffizienten ” verschmiert“. 1. 2. 3. Abb. 8.11. verschiedene Berechnungen für Filterbänke: 1. Linear nichtüberlap- pend, 2. logarithmisch nichtüberlappend, 3. logarithmisch überlappend
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Ivica Rogina Sprachliche Mensch-Mas
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Tabellenverzeichnis 1.1 Eingabegesc
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2 1. Nutzen und Anwendungen 1.1 Vor
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18 2. Eigenschaften und Taxonomie v
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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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178 12. Hidden Markov Modelle Wenn
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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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20.2 Erkennung beliebiger Namen 351
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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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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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25.2 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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432 27. Entwicklung von Anwendungen
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Literaturverzeichnis [Abt98] Abt. I
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Literaturverzeichnis 469 Engineerin
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