Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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12.2 Sprache als stochastischer Prozeß 183 folgenden Tag schön ist. Daraus läßt sich das Markov Modell in Abbildung 12.2 konstruieren. Die Zustandsübergänge sind mit ihren entsprechenden Wahrscheinlichkeiten markiert. In jedem Zustand ist zudem eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung über dem diskreten Raum der zwei möglichen Beobachtungen ” Sonnenschein“ und kein Sonnenschein“ gegeben. Entsprechend der Sprech- ” weise ein Zustand emittiert ein Merkmal“ werden diese Verteilungen auch ” Emissionswahrscheinlichkeitsverteilungen genannt. In diesem Beispiel sind wir davon ausgegangen, daß am ersten Tag der Beobachtungen schönes Wetter war. Da wir nur zwei Wochen protokolliert haben, können wir keine sinnvolle Aussage über die Wahrscheinlichkeit der Art des ersten Zustandes machen. Würden wir mehrere unabhängige Beobachtungssequenzen protokollieren, dann könnten wir aus den einzelnen ersten Zuständen auch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für diese schätzen. P( |+) P(¬ |+) P(−|+) P(+|+) + − P(+|−) P(−|−) Abb. 12.2. HMM zur Modellierung des Wetters P( |−) P(¬ |−) Abb. 12.2 stellt das HMM dar, das die Beobachtung von Tab. 12.2 modelliert. Hierbei ist die Wahrscheinlichkeit für einen Übergang von gutem zu gutem Wetter P(+|+) = 0.75, von guten zu schlechten Wetter P(−|+) = 0.25, von schlechtem zu gutem Wetter P(+|−) = 0.4, und dafür daß das Wetter schlecht bleibt P(−|−) = 0.6. Die Wahrscheinlichkeit dafür, bei schönem Wetter Sonnenschein zu beobachten, ist P( |+) = 2/3, bei schönem Wetter keine Sonne zu sehen P(¬ |+) = 1/3, bei schlechtem Wetter die Sonne zu sehen P( |−) = 0.2 und bei schlechtem Wetter keine Sonne zu sehen P(¬ |−) = 0.8. Das so erhaltene Markov Modell kann nun auch dazu verwendet werden, beispielhafte Zustandsfolgen und Beobachtungssequenzen zu generieren. Wir nehmen der Einfachheit halber an, daß am ersten Beobachtungstag immer schönes Wetter ist. Dann lassen wir einen Zufallsgenerator entsprechend
184 12. Hidden Markov Modelle der Emissionswahrscheinlichkeitenverteilung des Zustands ” schön“ mit 9/14 Wahrscheinlichkeit die Sonne scheinen. Dann wählen wir zufällig den Zustand für den zweiten Tag, der mit 75%-iger Wahrscheinlichkeit wieder schön sein wird, und machen von dort aus weiter.
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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 XXI 13.1 Trai
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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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6.3.3 Artikulationsorte 6.3 Gruppie
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Lippenrundung 6.3 Gruppierung von P
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78 7. Grundlagen der Signalverarbei
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9. Klassifikation und Mustererkennu
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Transkript A/D Converter Parameters
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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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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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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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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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