Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

XXIV Abbildungsverzeichnis
22.1 Maximum Likelihood und Maximum A-Posteriori Klassifikatoren . 373
22.2 Rekurrentes Neuronales Netz nach Jordan und Elman . . . . . . . . . . . 375
22.3 LVQ-Algorithmus als Neuronales Netz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 377
22.4 Kohonens selbstorganisierende Karte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 379
22.5 Typische Folge aktivster Neuronen für das finnische Wort ” humppila“
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 380
22.6 Time Delay Neural Network (TDNN) zur Erkennung von b, d, und g381
22.7 Ein Time Delay Neuron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 382
22.8 Multi-State TDNN für die Wörter W1, . . .Wn . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383
22.9 Linked Predictive Neural Networks für kontinuierliche Spracherkennung
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384
22.10 Hierarchische Mixtur von Experten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385
22.11 Domänenadaption mit Hierarchischen Mixturen von Experten . . . . 386
23.1 Verstehen gesprochener Sprache . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391
23.2 Verschiedene Arten von Zerteilern (Parsern) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 395
23.3 Der Suchraum beim Bottom-Up-Parsing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 397
23.4 Der Suchraum beim Top-Down-Parsing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 398
24.1 Dialogs mit anpaßbarer Freiheit für Benutzereingaben . . . . . . . . . . . 402
24.2 Dialogsystem mit Sprachein- und Sprachausgabe . . . . . . . . . . . . . . . 403
24.3 Wizard-of-Oz-Experimentierumgebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 411
26.1 Schallquellenortung mit 2 Mikrophonen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423
26.2 Geschätzter Winkel zur Schallquelle. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423
26.3 Zeiten zum Eingeben und Korrigieren eines Textes . . . . . . . . . . . . . . 428
26.4 mehrdimensionaler DTW Algorithmus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 429