Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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D C B A 15.2 One Stage Dynamic Programming 255 Abb. 15.5. Möglicher Pfad für die Wortfolge D A C B D A D D C B A Abb. 15.6. Übergänge innerhalb der Wörter, dann Übergänge zwischen den Wörtern C B A t
256 15. Erkennung kontinuierlicher Sprache 15.3 Hidden Markov Modelle für kontinuierliche Sprache Während bei der Einzelworterkennung sowohl für das Training als auch für die Erkennung die gleichen Hidden-Markov-Modelle verwendet werden, auf denen dann im Training der Forward-Backward- und bei der Erkennung der Forward-Algorithmus eingesetzt werden, so gilt dies für kontinuierliche Sprache nicht mehr. Die aus der Einzelworterkennung bekannten Wort- HMMs könnten für das Training übernommen werden, wenn bekannt wäre, wo in einer Aufnahme jedes Wort anfängt und wo es aufhört. Da eine solche Segmentierung in der Regel nicht gegeben ist, muß hier ein anderer Weg beschritten werden. Meistens haben wir es beim Trainieren eines HMM-Erkenners für kontinuierliche Sprache mit Aufnahmen zu tun, in denen ganze Sätze stehen. Manchmal sind es auch mehrere Sätze, manchmal nur Satzfragmente. Eine Trainingsdatenmenge besteht aus vielen solcher Aufnahmen und den dazugehörigen Transkripten. Gelegentliche kleine Fehler in den Transkripten können meist toleriert werden, dennoch ist es vorteilhaft, wenn sie so exakt wie möglich sind, und sogar Atemgeräusche, Schmatzlaute, Stotterer, Telefonklingeln und andere Geräusche als solche beschrieben werden. Guten Tag G U T N T A G Wortgraph Phonemgraph G1 G2 U1 U2 T1 T2 N1 N2 T1 T2 Abb. 15.7. Aufbau eines HMMs für einen ganzen Satz Zustandsgraph A1 A2 G1 G2 Um auf einer kompletten Aufnahme mit mehreren Worten einen Forward- Backward Algorithmus zu rechnen, benötigen wir ein HMM, das alle Worte (und Geräusche) der Aufnahme modelliert. Im einfachsten Fall genügt es, die einzelnen Wort-HMMs zu einem einzigen HMM zu konkatenieren, wie in Abb. 15.7 dargestellt. Typischerweise besteht die Erzeugung des finalen HMMs (Zustandsgraph) aus drei Schritten. Im ersten Schritt wird ein Pseudo-HMM (Wortgraph) erzeugt, dessen Zustände ganzen Wörtern entsprechen. Im zweiten Schritt wird jeder Wortzustand durch ein HMM ersetzt, bei dem jeder Zustand
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Ivica Rogina Sprachliche Mensch-Mas
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Inhaltsverzeichnis Tabellenverzeich
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Inhaltsverzeichnis IX 8. Verarbeitu
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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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6 1. Nutzen und Anwendungen plomarb
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14 1. Nutzen und Anwendungen Sprach
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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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106 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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11.3 Spracherkennung mittels Dynami
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Steigung 2 1/2 2 11.3 Spracherkennu
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178 12. Hidden Markov Modelle Wenn
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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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358 21. Robustheit und Adaption tet
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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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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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444 28. Der moderne Vortragsraum Wa
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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
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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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490 Sachverzeichnis Wall Street Jou
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