Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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B A A B C Abb. 9.8. Das Bucket-Voronoi-Intersection Verfahren 9.1 Klassifikatoren 139 C
140 9. Klassifikation und Mustererkennung festgelegten Tiefe und ist damit zufrieden, daß in jedem Baumblatt dann noch einige wenige Referenzvektoren aufgelistet sind, zu denen es dann gilt, Distanzen zu berechnen. In [?] [?] konnte mit Hilfe des Bucket-Voronoi-Intersection Verfahrens eine Reduktion des Aufwandes zum Finden des nächsten Referenzvektors um 50% bis 80% erreicht werden. In [?] wird eine Erweiterung des Verfahrens von der einfachen Nächste-Nachbar-Suche auf die approximative Auswertung von Gauß-Mischverteilungen (s. Abs. 9.1.8) vorgestellt. 9.1.7 Bayes Klassifikator Die zentrale Idee hinter dem Bayes Klassifikator besteht darin, daß für jede Klasse C ein Modell definiert wird, das die klassenbedingten Wahrscheinlichkeiten P(x|C) berechnet. Die Bayes Regel besagt nun: P(C|x) = P(x|C) · P(C) P(x) Entsprechend 9.1 wird nun x der Klasse C ∗ zugeordnet mit C ∗ = argmaxP(C|x) C (9.5) P(x|C) · P(C) = argmax C P(x) = argmaxP(x|C) · P(C) (9.6) C Ein Bayes-Klassifikator kann also die A-Priori-Verteilung der Merkmale ignorieren und arbeitet wie in Abb. 9.9 dargestellt. 9.1.8 Gaußklassifikatoren Viele natürliche Zufallsprozesse produzieren normalverteilte Beobachtungen. Normalverteilungen werden auch Gauß-Verteilungen genannt, sie haben einige angenehme mathematische Eigenschaften, weshalb sie gerne als Standard Modelle verwendet werden, wenn kein Wissen über die tatsächliche Verteilung der zu modellierenden Daten vorhanden ist. Wenn eine einzelne Zufallsvariable x normalverteilt ist, dann läßt sich die Wahrscheinlichkeitsdichte für ihre Beobachtung angeben als: p(x) = 1 √ 2πσ2 e−1 (x − µ) 2 2 σ2 (9.7)
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Ivica Rogina Sprachliche Mensch-Mas
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Inhaltsverzeichnis Tabellenverzeich
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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 XXIII 18.1 Zu
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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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6. Phonetische Grundlagen Die Phone
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6.2 Die IPA Lautemenge 65 des zwanz
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6.3 Gruppierung von Phonemen 67 fü
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Abb. 6.2. Das Vokalviereck uÏ oÇ
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6.3 Gruppierung von Phonemen 71 In
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Lippenrundung 6.3 Gruppierung von P
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78 7. Grundlagen der Signalverarbei
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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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244 14. Das akustische Modell Verwe
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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 301 Lee
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17.2 Ballung von Kontexten 303 korr
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17.2 Ballung von Kontexten 305 Ein
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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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358 21. Robustheit und Adaption tet
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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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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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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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432 27. Entwicklung von Anwendungen
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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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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 471 [Ita75] F.
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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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488 Sachverzeichnis Parameterraum,
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490 Sachverzeichnis Wall Street Jou
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