Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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Anzahl der Fragen ✻ 2000 17.2 Ballung von Kontexten 307 Baumtiefe ✯ Kontext links ② -5 -4 -3 -2 -1 0 1/4 +1 +2 +3 +4 ③ +5 Kontext rechts 1/2 3/4 1/1 0 Abb. 17.10. Auswahl der Kontextfragen in Abhängigkeit von der Baumtiefe Kontextentscheidungsbaum wie in Abb. 17.11 dargestellt. Das Ergebnis der ersten Phase ist dunkelgrau unterlegt. Die Blätter des Baumes nach dieser Phase werden alle durch eigene komplette Gauß-Mischverteilungen modelliert. In der zweiten Phase wird der divisive Ballungsalgorithmus fortgeführt. Die Codebücher mit den Gauß-Verteilungen bleiben unverändert erhalten. Am Ende der zweiten Phase werden dann verschiedene Mixturgewichteverteilungen über den Codebüchern der ersten Phase erzeugt. Der mehrstufige Ballungsprozeß kann somit wie folgt skizziert werden:
308 17. Kontextabhängige akustische Modelle B−m(31)(1) 0=B B−m(30) B−m(31) B−m(30)(1) nein nein nein nein +2=Frikativ nein +1=Vokal Wurzelknoten (Mittelsegmente) ja ja −3=Stopp nein 0=A −1=Vokal ja +2=Stille B−m(31)(3) B−m(31)(4) ja ja B−m(17) nein B−m(17)(1) ja B−m(31)(2) +1=Wortende B−m(17)(2) Abb. 17.11. Ausschnitt aus mehrstufigem Kontextentscheidungsbaum 1. Phase ja 2. Phase
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Ivica Rogina Sprachliche Mensch-Mas
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Inhaltsverzeichnis XIII 23. Versteh
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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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8 1. Nutzen und Anwendungen Wo imme
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10 1. Nutzen und Anwendungen zugeor
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12 1. Nutzen und Anwendungen Sprach
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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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100 7. Grundlagen der Signalverarbe
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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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180 12. Hidden Markov Modelle Mathe
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182 12. Hidden Markov Modelle linea
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204 12. Hidden Markov Modelle aller
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206 13. Das Trainieren von Spracher
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224 14. Das akustische Modell 14.2
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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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Seite 310 und 311: 16.7 Adaption von Sprachmodellen 28
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Seite 316 und 317: 17.1 Suche nach der optimalen Sprac
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Seite 334 und 335: 17.2.6 Einbindung von Modalitätenf
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Seite 354 und 355: 19.2 Parameterkopplung 331 der Einf
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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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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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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
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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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Literaturverzeichnis 481 [Zwi60] E.
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484 Sachverzeichnis Bark-Skala, 117
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486 Sachverzeichnis Hintergrundger
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488 Sachverzeichnis Parameterraum,
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490 Sachverzeichnis Wall Street Jou
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