Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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20.2 Erkennung beliebiger Namen 351 OOV-Wörter an Stellen, an denen gar keine sind, minimiert. Je nach Erkennungsaufgabe (Diktieren oder spontaner Dialog), je nach Domäne (viele oder wenige Eigennamen) und je nach Vokabulargröße ist eine andere Vorgehensweise die sinnvollste. Ganz grob läßt sich sagen: je mehr Freiheiten der Sprecher beim Sprechen hat umso mehr sollte auch der Erkenner beim Konstruieren der neuen Wörter haben.
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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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Inhaltsverzeichnis XI 16. Verwendun
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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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184 12. Hidden Markov Modelle der E
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186 12. Hidden Markov Modelle 12.3
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188 12. Hidden Markov Modelle aus d
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190 12. Hidden Markov Modelle αt
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192 12. Hidden Markov Modelle Wiede
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194 12. Hidden Markov Modelle zt(j
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198 12. Hidden Markov Modelle Für
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200 12. Hidden Markov Modelle 12.5.
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202 12. Hidden Markov Modelle Bakis
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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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226 14. Das akustische Modell Da be
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228 14. Das akustische Modell Codeb
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230 14. Das akustische Modell Der g
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232 14. Das akustische Modell Signa
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234 14. Das akustische Modell Σ Σ
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236 14. Das akustische Modell 14.6
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238 14. Das akustische Modell akust
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240 14. Das akustische Modell mit V
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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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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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wi 0.8 0.03 0.17 ” ein“ ” und
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16.5 Glättung und Interpolation 27
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16.6 Verschiedene weitere Sprachmod
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tf(w, Di) = #w in Di |Di| 16.7 Adap
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16.7 Adaption von Sprachmodellen 28
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16.7 Adaption von Sprachmodellen 28
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17. Kontextabhängige akustische Mo
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als die der Silben. 17.1 Suche nach
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17.1 Suche nach der optimalen Sprac
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100000 Wortfolge Modelle 17.1 Suche
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17.2 Ballung von Kontexten 17.2 Bal
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17.2 Ballung von Kontexten 299 mit
Seite 324 und 325: 17.2 Ballung von Kontexten 301 Lee
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Seite 328 und 329: 17.2 Ballung von Kontexten 305 Ein
Seite 330 und 331: Anzahl der Fragen ✻ 2000 17.2 Bal
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Seite 334 und 335: 17.2.6 Einbindung von Modalitätenf
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Seite 339 und 340: 316 18. Effiziente Decodierverfahre
Seite 352 und 353: 19. Parameterraumoptimierung Bei de
Seite 354 und 355: 19.2 Parameterkopplung 331 der Einf
Seite 356 und 357: 19.2 Parameterkopplung 333 Längenm
Seite 358 und 359: 19.3 Architekturentwurf 335 Als Kri
Seite 360 und 361: 19.4 Kompaktifizierung 337 bei der
Seite 362 und 363: 19.4.2 Vereinfachung von Kovarianzt
Seite 364 und 365: 19.4 Kompaktifizierung 341 die Gene
Seite 366 und 367: Tabelle 19.1. Fehlerraten bei Kovar
Seite 368 und 369: 20. Erkennung von Spezialvokabular
Seite 370 und 371: 20.1 Buchstabiererkennung 347 Netze
Seite 372 und 373: 20.2 Erkennung beliebiger Namen 349
Seite 376 und 377: 21. Robustheit und Adaption Lange Z
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Seite 380 und 381: 21.3 Geräuschmodellierung 357 ein
Seite 382 und 383: 21.4 Adaptionsziele 359 Geräusche
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Seite 386 und 387: 21.5 Adaptionsmethoden 363 eine Fun
Seite 388 und 389: 21.5 Adaptionsmethoden 365 auf die
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Seite 392: 21.5 Adaptionsmethoden 369 trägt z
Seite 395 und 396: 372 22. Künstliche Neuronale Netze
Seite 412 und 413: 23. Verstehen von Sprache In den An
Seite 414 und 415: Spracherkenner Wortfolge (Hypothese
Seite 416 und 417: War die Äußerung eine Aussage, ei
Seite 418 und 419: Syntaktischer Parser Semantischer P
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24. Dialogsteuerung Ein Dialog hat
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24.1 Einheiten der sprachlichen Kom
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24.2 Sprechakte 405 enthalten sie I
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24.4 Entwicklung von Dialogsystemen
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414 25. Erkennung verschiedener Spr
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420 26. Zusätzliche Modalitäten d
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422 26. Zusätzliche Modalitäten 2
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424 26. Zusätzliche Modalitäten E
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426 26. Zusätzliche Modalitäten K
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428 26. Zusätzliche Modalitäten 0
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27. Entwicklung von Anwendungen In
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27.1 Ein Erkenner für eine neue Au
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27.3 Beispiel: Adressenerkennung 43
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27.3 Beispiel: Adressenerkennung 44
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28. Der moderne Vortragsraum Kommun
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28.1 Die Rolle der Spracherkennung
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28.1 Die Rolle der Spracherkennung
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28.2 Verfolgen eines Laserpointers
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E K oben Q K rechts K unten H horiz
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28.2 Verfolgen eines Laserpointers
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Lasers auswirken. 28.3 Erkennung sp
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28.3 Erkennung spontaner Vortragssp
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28.3 Erkennung spontaner Vortragssp
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ausgehen, daß die Erkennung etwas
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28.4 Das FAME Projekt 463 in sein N
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466 Literaturverzeichnis [BMHW93a]
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468 Literaturverzeichnis [FR97] M.
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470 Literaturverzeichnis [Hil03] A.
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472 Literaturverzeichnis [Kle00] M.
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474 Literaturverzeichnis [Mai94] M.
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476 Literaturverzeichnis [PGF + 95]
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478 Literaturverzeichnis [SR97] K.
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480 Literaturverzeichnis [WOVY94] P
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Sachverzeichnis F0, 391 N-Gramme, 2
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Eingabegeschwindigkeit, 2 Einzelkom
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Liftering, 120 Likelihood Distanz,
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Sprachdetektor, 152 Sprachenidentif
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