Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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17.2 Ballung von Kontexten 299 mit Likelihood-Distanz verfolgt das gleiche Ziel, wie das Baum-Welch Trainingsverfahren für HMMs, nämlich die Maximum-Likelihood Optimierung der Beobachtungswahrscheinlichkeit aller Trainingsdaten. Die Likelihood- Distanz zweier Klassen C1 und C2 ist definiert als: PC1(B1) · PC2(B2) PC1∪C2(B1 ∪ B2) (17.5) wobei PQ(R) die Beobachtungswahrscheinlichkeit der Trainingsdaten R gemessen mit dem Modell Q ist. Jede Vereinigung zweier Klassen hat eine Verkleinerung der Beobachtungswahrscheinlichkeit zur Folge. Der Ballungsalgorithmus mit Likelihood-Distanz sieht also zwei Verteilungen als ähnlich and, wenn ihre Vereinigung zu einem kleinen Wahrscheinlichkeitsrückgang führen würde. 17.2.2 Ballungsalgorithmen Ballungsalgorithmen lassen sich in zwei verschiedene Gruppen einteilen: agglomerative und divisive. Agglomerative Verfahren beginnen mit vielen Klassen mir jeweils einzelnen Elementen und vereinigen in jedem Schritt zwei Klassen zu einer größeren Klasse (s. Abb. 17.5). Divisive Verfahren beginnen mit einer einzigen Klasse mit allen Elementen und teilen in jedem Schritt eine Klasse in zwei Unterklassen auf (s. Abb. 17.6). Abb. 17.5. Agglomerative Ballung
300 17. Kontextabhängige akustische Modelle Abb. 17.6. Divisive Ballung Würde man einen Ballungsalgorithmus so lange weiter laufen lassen, bis keine Schritte mehr möglich sind, dann würde ein agglomerativer so lange rechnen, bis nur noch eine Klasse vorhanden ist, und ein divisiver so lange bis jede Klasse nur noch ein Element enthält. Das Ziel ist allerdings ein Zustand zwischen der minimalen und maximalen Zusammenlegung. So entsteht bei beiden Arten der Ballung ein Querschnitt durch einen Ballungsbaum (s. Abb. 17.7). Abb. 17.7. Blallung ergibt Querschnitt durch Ballungsbaum) 17.2.3 Agglomerative Verfahren Verfahren der agglomerativen Kontextballung wurden in der kontinuierlichen Spracherkennung zum ersten Mal erfolgreich von Kai-Fu Lee eingesetzt [?]. Dabei wurden mehrere komplette Triphone in eine Gruppe zusammengelegt.
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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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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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Transkript A/D Converter Parameters
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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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10. Erkennung statischer Sprachsign
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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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11.2 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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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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402 24. Dialogsteuerung ein Dialog
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406 24. Dialogsteuerung der Zweck d
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410 24. Dialogsteuerung Selbst bei
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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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448 28. Der moderne Vortragsraum In
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450 28. Der moderne Vortragsraum E
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Literaturverzeichnis [Abt98] Abt. I
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Literaturverzeichnis 475 [Nag85] H.
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490 Sachverzeichnis Wall Street Jou
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