Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

232 14. Das akustische Modell
Signalverarbeitungsmethoden verwenden. Die größten Unterschiede findet
man in der Art wie die Parameter gekoppelt werden [?].
Eine für die Qualität eines Spracherkenners entscheidende Frage ist also
die Frage danach, welche Phänomene aus der ” realen Welt“ mit einem
eigenen Modell in der Modellwelt modelliert werden. Dabei gilt es, zwei Dimensionen
zu beachten. Die eine ist die Dimension der zeitlichen Ausbreitung
eines Modells, die andere die der merkmalsräumlichen Ausbreitung. Unterschiedliche
zeitliche Ausbreitungen können sich dadurch manifestieren, daß
entweder Modell für kurze Einheiten wie z.B. Phoneme oder deren Untereinheiten
gebildet werden, oder für längere Einheiten wie z.B. Silben oder gar
Wörter. Bei der Frage, welche Ausbreitung im Merkmalsraum die Modelle
haben, kann man zwischen sehr spezifischen Modellen, wie z.B. einer ganz
bestimmten Ausprägung eines Phonems, und sehr groben Modellen, wie z.B.
Klassen von Phonemen (vgl. Kap. 6) unterscheiden. Tab. 14.1 und Tab. 14.2
fassen die Vor- und Nachteile unterschiedlicher Spracheinheiten zusammen.
Zeitliche
Ausdehnung Vorteile Nachteile
kurz hohe Flexibilität wenig Evidenz im Sprachsignal
Domänenunabhängigkeit ⇒ hohe Verwechselbarkeit
lang hohe Erkennungsrate wenig Trainingsdaten pro Einheit
Tabelle 14.1. Vor- und Nachteile verschiedener zeitlicher Ausdehnung von
Spracheinheiten
Zeitlich kurze Einheiten (Phoneme) haben den Vorteil, daß sich aus ihnen
sehr einfach längere Einheiten (Silben, Wörter) durch Konkatenation zusammensetzen.
Würden Silben verwendet, wäre es schwierig beliebige Wörter
(insbesondere Frendwörter) aus ihnen bauen. Der Nachteil kurzer Einheiten
manifestiert sich in der geringeren Evidenz im Signal. Dadurch werden sie
leichter verwechselbar als lange Einheiten. Den Vorteil der besseren Erkennungsgenauigkeit
erkaufen sich lange Einheiten durch das Problem, daß sie
seltener in den Trainingsdaten vorkommen und somit schwer trainierbar sind.
Einheiten mit kleiner räumlicher Ausdehnung können durch eine relativ
exakte Positionierung im Merkmalsraum gut beschrieben werden. Überla-