Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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18. Effiziente Decodierverfahren Der größte Unterschied zwischen der Trainings- und der Erkennungsphase bei Hidden Markov Modellen ist die Art der verwendeten Suche. Für beide Probleme wird in der Regel der Viterbi-Algorithmus eingesetzt. Während beim Training die Transkription der Äußerung bekannt ist und so das HMM selbst mit optionalen Füllwörtern immer noch relativ einfach gestaltet ist, so enthält das entsprechende HMM für die Erkennung alle Vokabularwörter. Auch wenn das Erkennungs-HMM nie komplett aufgebaut wird, so bildet es doch einen riesigen Suchraum, durch den ein Viterbi-Pfad gefunden werden muß. Beim Entwurf des Viterbi-Algorithmus, ja sogar schon beim einfacheren DTW-Algorithmus, haben wir Optimierungen zur Zeitersparnis eingeführt. Möglich wäre es aber trotzdem, mit etwas mehr Zeitaufwand den Viterbi-Algorithmus ohne Beschneidungen des Suchraums für ein einzelnes Satz-HMM komplett abzuarbeiten. Bei der Erkennung kontinuierlicher Sprache mit sehr großen Vokabularen ist das nicht mehr möglich. Dafür ist es mit heutigen und auf absehbare Zeit verfügbaren Rechnern undenkbar, das komplette Erkennungs-HMM im Speicher zu halten, und schon gar nicht, dieses komplett zu durchsuchen. Daher bildet diese Suche in der Spracherkennungsforschung eine eigene Teildisziplin. Der Teil eines Spracherkenners, in dem die Suche implementiert ist, wird Decoder genannt. 18.1 Decoderarten Um am Ende des Erkennungsvorganges eine Wortfolge ausgeben zu können, muß wie beim DTW die wahrscheinlichste Folge von Zuständen oder etwas einfacher die wahrscheinlichste Folge von Wörtern ausgegeben werden. Wenn die exakte Folge der Zustände nicht interessiert, kann der Viterbi- Algorithmus dahingehend modifiziert werden, daß auf die Berechnung und Speicherung der Rückwärtszeiger (Gl. 12.13) für Zustände, die nicht letzter Zustand eines Wortes sind, verzichtet wird. Wie Abb. 18.1 zeigt, daß es genügt, für jeden Wortendezustand abzuspeichern, welches Wort das beste Vorgängerwort war. Bei der Expansion eines Zustands in ein neues Wort kann diese Information erzeugt werden, und bei
316 18. Effiziente Decodierverfahren Wort i Wort i + 1 Abb. 18.1. Zustandsbezogene und Wortbezogene Rückwärtszeiger Wort i + 1 Wort i jeder weiteren Expansion eines In-Wort-Zustandes kann sie durchpropagiert werden, bis sie schließlich im Wortendezustand gespeichert werden. D C B A Abb. 18.2. Rückwärtszeigertabelle für die Wortfolge A C B D
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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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6 1. Nutzen und Anwendungen plomarb
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8 1. Nutzen und Anwendungen Wo imme
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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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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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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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206 13. Das Trainieren von Spracher
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246 14. Das akustische Modell letzt
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248 15. Erkennung kontinuierlicher
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16. Verwendung von Sprachmodellen I
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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 387 Die Adaption
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402 24. Dialogsteuerung ein Dialog
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408 24. Dialogsteuerung Vorschlag/Z
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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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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 473 SPEECH’9
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Literaturverzeichnis 475 [Nag85] H.
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Literaturverzeichnis 477 [RW95] I.
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