Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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9.3 Diskriminanzoptimierung 149 im Ursprungsmuster enthalten sind [?]. Allerdings ist auch offensichtlich, daß nicht alle Information in einem Sprachsignal für die Erkennung von Bedeutung ist. Und selbst die wichtige kommt meist redundant vor. Bevor ein Spracherkenner oder ein Klassifikator ein Muster zur Erkennung bekommt, wird dieses aus dem Ursprungssignal durch verschiedene Informationsreduktionsschritte gewonnen. Dabei spielen sowohl wissensbasierte als auch stochastische beziehungsweise datengetriebene Verfahren eine Rolle. So wird zum Beispiel zuerst basieren auf dem Wissen, daß die Phaseninformation unbedeutend ist, diese bei der Transformation des Signals vom Zeitbereich in den Frequenzbereich ignoriert. Später werden die einzelnen Frequenzbereichskoeffizienten zu wenigen Filterbankkoeffizienten zusammengefaßt. Die Art der Zusammenfassung ist zumindest teilweise datengetrieben, indem sie sich an den Definitionen der Mel- oder Bark-Skalen orientiert. In der Erwartung, daß selbst bei den Filterbankkoeffizienten immer noch redundante Information steckt, insbesondere dann, wenn mehrere aufeinanderfolgende Vektoren zusammen betrachtetet werden, und mit dem Wissen, daß ein kleiner dimensionierter Merkmalsraum die Klassifikationsaufgabe erleichtern und den Parameterraum verkleinern kann, hat es durchaus Sinn, auch nach der Filterbankberechnung eine weitere Reduktion des Informationsgehalts durchzuführen. Einige Arbeiten versuchen die Dimensionalität des Merkmalsraums durch Auswahl bestimmter Dimensionen zu reduzieren. Wesentlich mehr Freiheiten hat man allerdings wenn man eine LDA anwendet. Betrachtet man die LDA-Transformationsmatrix A, so steht in der i-ten Spalte der Eigenvektor des der Größe nach i-ten Eigenwertes, also der Eigenvektor des größten Eigenwertes in der ersten Spalte und derjenige mit dem kleinsten Eigenwert in der letzten Spalte. Offensichtlich sind diejenigen Dimensionen des transformierten Merkmalsraumes, die eine sehr kleinen Eigenwert haben für die Klassifikation eher unwichtig, so daß statt der Transformation A die dimensionsreduzierte Transformation A ′ verwendet werden kann, ohne daß dadurch große Nachteile für die Klassifikation befürchtet werden müssen. ⎛ ⎞ a11 · · · a1n ⎜ A = ⎝ . . .. ⎟ . ⎠ A ′ ⎛ ⎞ a11 · · · a1d ⎜ = ⎝ . . .. ⎟ . ⎠ (9.26) an1 · · · ann an1 · · · and Im Falle der nichtlinearen Transformation mit künstlichen neuronalen Netzen läßt sich die Reduktion der Dimensionalität des Zielmerkmalsraumes gleichzeitig mit der Berechnung der Transformationsfunktion durchführen, indem einfach die Zahl der Ausgabeneuronen reduziert wird. Allerdings ist es dann nicht mehr so einfach möglich, anhand der Eigenwerte zu entscheiden,
150 9. Klassifikation und Mustererkennung wie viele und welche Dimensionen erhalten bleiben sollen. Ein Nachteil der LDA besteht darin, daß alle Informationen über die Klassen in nur zwei Streumatrizen steckt. Dadurch werden die individuellen Verteilungen für einzelne Klassen nicht berücksichtigt. Verschiedene Ansätze versuchen die LDA dahingehend zu erweitern, daß diese Informationen beim Bestimmen der Transformation berücksichtigt werden (zum Beispiel [?] [?]).
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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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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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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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Abb. 6.2. Das Vokalviereck uÏ oÇ
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6.3 Gruppierung von Phonemen 71 In
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206 13. Das Trainieren von Spracher
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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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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 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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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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26.1 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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Literaturverzeichnis 475 [Nag85] H.
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Literaturverzeichnis 481 [Zwi60] E.
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