Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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HUT HUF HOF T 18.3 Baumdarstellung des Such-HMMs 321 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 U01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 H 01 01 01 01 01 01 01 F 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 U01 01 01 01 01 01 01 H 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 F O01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 01 H 01 01 01 01 01 01 01 H t1 HU HU Abb. 18.4. Identische Bereiche des Suchraums H U T H H U F O F Abb. 18.5. Lineare und baumartige Anordnung des Suchraumes T U H F U H F O H Abb. 18.6. Umgestaltung der Modellachse der Suchmatrix t2 F T F U O H H U O T F F
322 18. Effiziente Decodierverfahren Die tatsächliche Zeitersparnis für den Suchalgorithmus ist in der Praxis etwas geringer als der Anteil der eingesparten Zustände. Zwar müssen weniger Zustandsexpansionen berechnet werden, aber bei der Berechnung der Emissionswahrscheinlichkeiten kann auch schon im linearen Fall mit Hilfe eines Caches die Mehrfachberechnung derselben Wahrscheinlichkeiten umgangen werden. 18.3.1 Verzögerte Bigramme Wenn die Modellachse als Baum dargestellt ist, dann ist es nicht mehr möglich, beim Übergang aus dem letzten Zustand eines Wortes in das nächste Wort eine Bigramm-Wahrscheinlichkeit zu verwenden. In Abb. 18.7 ist zu sehen, wie der Übergang aus dem letzten Zustand des Wortes HUT in den ersten Zustand des Wortes HOF bei linearer Anordnung mit einer Bigramm Wahrscheinlichkeit versehen werden kann, bei einer baumartigen Anordnung aber nicht. P(HOF|HUT) P(?|HUT) H U T H H U F O F Abb. 18.7. Bigrammwahrscheinlichkeit nicht bei Übergang anwendbar Bei der Baumstruktur steht beim Betreten des Zustands H noch nicht fest, zu welchem Wort der Zustand einmal gehören wird. Dies ist erst dann sicher, wenn der letzte Zustand eines Wortes betreten wird. Da aber – wie oben beschrieben – die Information über das beste Vorgängerwort beim Berechnen des Viterbi-Algorithmus durchpropagiert wird ist dies auch beim Betreten des letzten Zustands eines Wortes bekannt. Die Bigrammwahrscheinlichkeit kann nun an dieser Stelle zur kumulativen Hypothesenwahrscheinlichkeit dazumultipliziert werden. Dies geschieht zwar spät (daher ” verzögerte Bigramme“, engl: delayed bigrams) [?], aber immer noch rechtzeigtig, um am Ende eine völlig korrekte Gesamthypothesenwahrscheinlichkeit zu erhalten. Dennoch gibt es bei der Verwendung von verzögerten Bigrammen Probleme. Diese manifestieren sich insbesondere bei der Suchraumbeschneidung. Wenn Beschneidungsentscheidungen in einem Zustand, der kein H U O T F F
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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 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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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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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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206 13. Das Trainieren von Spracher
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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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16. Verwendung von Sprachmodellen I
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16.2 Wahrscheinlichkeiten von Wortf
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16.3 N-Gramme 265 also alle Histori
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16.4 Perplexität 267 Qualität des
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16.4 Perplexität 269 Gleichverteil
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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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402 24. Dialogsteuerung ein Dialog
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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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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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