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- Seite 55 und 56: 32 2. Eigenschaften und Taxonomie v
- Seite 57 und 58: 34 3. Geschichte eine abhörsichere
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4.1 Anatomie des Artikulationsappar
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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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80 7. Grundlagen der Signalverarbei
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82 7. Grundlagen der Signalverarbei
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84 7. Grundlagen der Signalverarbei
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86 7. Grundlagen der Signalverarbei
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88 7. Grundlagen der Signalverarbei
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90 7. Grundlagen der Signalverarbei
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92 7. Grundlagen der Signalverarbei
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94 7. Grundlagen der Signalverarbei
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96 7. Grundlagen der Signalverarbei
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98 7. Grundlagen der Signalverarbei
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100 7. Grundlagen der Signalverarbe
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102 7. Grundlagen der Signalverarbe
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104 7. Grundlagen der Signalverarbe
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106 8. Verarbeitung von Sprachsigna
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108 8. Verarbeitung von Sprachsigna
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110 8. Verarbeitung von Sprachsigna
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112 8. Verarbeitung von Sprachsigna
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114 8. Verarbeitung von Sprachsigna
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116 8. Verarbeitung von Sprachsigna
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118 8. Verarbeitung von Sprachsigna
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122 8. Verarbeitung von Sprachsigna
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124 8. Verarbeitung von Sprachsigna
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9. Klassifikation und Mustererkennu
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Transkript A/D Converter Parameters
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
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9.1 Klassifikatoren 133 Beispiel au
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9.1 Klassifikatoren 135 den durchsc
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9.1 Klassifikatoren 137 Eine weiter
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B A A B C Abb. 9.8. Das Bucket-Voro
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K1 p(x|2) x K2 max p(2) . p(x|n) Kn
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9.1 Klassifikatoren 143 Hierbei ist
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Dabei wird γtk geschätzt als γtk
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9.3 Diskriminanzoptimierung 147 wob
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9.3 Diskriminanzoptimierung 149 im
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10. Erkennung statischer Sprachsign
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10.1 Zeitsignalbasierte Erkennung 1
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10.1 Zeitsignalbasierte Erkennung 1
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F2 [Hz] 4000 2000 1000 500 0 ÁÁÁ
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11. Erkennung dynamischer Sprachsig
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11.1 Minimale Editierdistanz 161 Ab
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11.2 Dynamisches Programmieren 163
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11.2 Dynamisches Programmieren 165
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11.2 Dynamisches Programmieren 167
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11.3 Spracherkennung mittels Dynami
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11.3 Spracherkennung mittels Dynami
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Steigung 2 1/2 2 11.3 Spracherkennu
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11.3 Spracherkennung mittels Dynami
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178 12. Hidden Markov Modelle Wenn
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180 12. Hidden Markov Modelle Mathe
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182 12. Hidden Markov Modelle linea
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184 12. Hidden Markov Modelle der E
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186 12. Hidden Markov Modelle 12.3
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188 12. Hidden Markov Modelle aus d
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190 12. Hidden Markov Modelle αt
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192 12. Hidden Markov Modelle Wiede
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194 12. Hidden Markov Modelle zt(j
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196 12. Hidden Markov Modelle γt(i
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198 12. Hidden Markov Modelle Für
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200 12. Hidden Markov Modelle 12.5.
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202 12. Hidden Markov Modelle Bakis
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204 12. Hidden Markov Modelle aller
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206 13. Das Trainieren von Spracher
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208 13. Das Trainieren von Spracher
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210 13. Das Trainieren von Spracher
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212 13. Das Trainieren von Spracher
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214 13. Das Trainieren von Spracher
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216 13. Das Trainieren von Spracher
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218 13. Das Trainieren von Spracher
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220 13. Das Trainieren von Spracher
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222 13. Das Trainieren von Spracher
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224 14. Das akustische Modell 14.2
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226 14. Das akustische Modell Da be
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228 14. Das akustische Modell Codeb
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230 14. Das akustische Modell Der g
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232 14. Das akustische Modell Signa
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234 14. Das akustische Modell Σ Σ
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236 14. Das akustische Modell 14.6
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238 14. Das akustische Modell akust
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240 14. Das akustische Modell mit V
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242 14. Das akustische Modell schei
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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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250 15. Erkennung kontinuierlicher
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252 15. Erkennung kontinuierlicher
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254 15. Erkennung kontinuierlicher
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256 15. Erkennung kontinuierlicher
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258 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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16.6 Verschiedene weitere Sprachmod
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16.6 Verschiedene weitere Sprachmod
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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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318 18. Effiziente Decodierverfahre
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320 18. Effiziente Decodierverfahre
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322 18. Effiziente Decodierverfahre
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324 18. Effiziente Decodierverfahre
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326 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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366 21. Robustheit und Adaption 21.
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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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394 23. Verstehen von Sprache ist e
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396 23. Verstehen von Sprache Strah
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398 23. Verstehen von Sprache Nomin
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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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434 27. Entwicklung von Anwendungen
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436 27. Entwicklung von Anwendungen
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438 27. Entwicklung von Anwendungen
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440 27. Entwicklung von Anwendungen
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442 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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454 28. Der moderne Vortragsraum st
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456 28. Der moderne Vortragsraum me
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458 28. Der moderne Vortragsraum KL
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460 28. Der moderne Vortragsraum 28
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462 28. Der moderne Vortragsraum Vo
- Seite 488 und 489:
Literaturverzeichnis [Abt98] Abt. I
- Seite 490 und 491:
Literaturverzeichnis 467 [DH73] R.
- Seite 492 und 493:
Literaturverzeichnis 469 Engineerin
- Seite 494 und 495:
Literaturverzeichnis 471 [Ita75] F.
- Seite 496 und 497:
Literaturverzeichnis 473 SPEECH’9
- Seite 498 und 499:
Literaturverzeichnis 475 [Nag85] H.
- Seite 500 und 501:
Literaturverzeichnis 477 [RW95] I.
- Seite 502 und 503:
Literaturverzeichnis 479 [Ver98] Ve
- Seite 504:
Literaturverzeichnis 481 [Zwi60] E.
- Seite 507 und 508:
484 Sachverzeichnis Bark-Skala, 117
- Seite 509 und 510:
486 Sachverzeichnis Hintergrundger
- Seite 511 und 512:
488 Sachverzeichnis Parameterraum,
- Seite 513:
490 Sachverzeichnis Wall Street Jou
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