Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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g d b b d g Integration über die Zeit Phonemschicht 3 Neuronen 22.2 Architekturen 381 versteckte Schicht 8 Neuronen Eingabeschicht16 Mel-Koeffizienten 15 Zeittakte Abb. 22.6. Time Delay Neural Network (TDNN) zur Erkennung von b, d, und g Phonem eine Reihe von Aktivierungswerten eines Neurons zugeordnet wird. Während bei TDNNs diese Aktivierungswerte über die Zeit aufsummiert werden sie bei MS-TDNNs als Ersatz für Emissionswahrscheinlichkeiten bzw. für lokale Distanzen in einem DTW-Algorithmus verwendet. Als reines neuronales Netz betrachtet, besitzt das MSTDNN einen (oder mehrere) Wortschichten über der Phonemschicht. Jedes Wort ist eine Konkatenation von Phonemen, durch die wie beim Viterbi- beziehungsweise DTW-Algorithmus die wahrscheinlichste Folge beziehungsweise diejenige mit der geringsten kumulativen Distanz gesucht (s. Abb. 22.8).
382 22. Künstliche Neuronale Netze wi wi+1 d1 . . . ui dn wi+n Abb. 22.7. Ein Time Delay Neuron 22.2.6 LPNNs . . . . . . wj wj+1 d1 . . . uj dn wj+n Linked Predictive Neural Nets (LPNNs) wurden vor allem Anfang der Neunziger eingesetzt [?] [?]. Die Idee hinter diesen Netzen ist das Berechnen der Emissionswahrscheinlichkeiten durch Vorhersagenetzwerke. Dabei wird für jedes Modell ein Vorhersagenetzwerk (in der Regel ein einfaches mehrschichtiges Perzeptron) trainiert, das bei der Eingabe eines oder mehrerer Merkmalsvektoren einen anderen ” vorhersagen“ muß. Hierbei bedeutet Vorhersage nicht unbedingt Blick in die Zukunft. Eine ” Vorhersage“ des Vektors Xt zum Zeitpunkt t aus den Merkmalen Xt−1 und Xt+1 ist genauso denkbar und wurde auch in(engl. multi-layer perceptron MLP) der Tat verwendet. Das erwartete Verhalten dieser Vorhersagenetzwerke wird damit begründet, daß jedes Netzwerk seine Vorhersagefunktion nur auf Daten der ihm entsprechenden Modelle trainiert. Nun kann man davon ausgehen, daß die Qualität der Vorhersage, also die Nähe zum tatsächlichen Merkmalsvektor, für ein Netz, das mit A-Lauten trainiert wurde, besser ist, wenn es auf A-Lauten getestet wird, als wenn es auf B-Lauten getestet wird. Der kontinuierliche Spracherkenner selbst kann nur auf Basis der Baum- Welch Trainingsalgorithmen für Hidden Markov Modelle gebaut werden, lediglich die Emissionswahrscheinlichkeiten werden nicht wie zumeist mit Gauß-Mischverteilungen, sondern mit der Vorhersagequalität der Vorhersagenetze berechnet. In Abb. 22.9 ist der Zustand dargestellt, in dem sich der Erkenner zum Zeitpunkt t befindet. Die Größe der schwarzen Kreise in der DP-Matrix entspricht den Werten der Emissionswahrscheinlichkeiten beziehungsweise der Qualität der Vorhersage von Xt aus Xt−2 und Xt−1 für
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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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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 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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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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238 14. Das akustische Modell akust
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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
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17.2 Ballung von Kontexten 301 Lee
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17.2 Ballung von Kontexten 303 korr
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17.2 Ballung von Kontexten 305 Ein
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Anzahl der Fragen ✻ 2000 17.2 Bal
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17.2 Ballung von Kontexten 309 1. I
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17.2.6 Einbindung von Modalitätenf
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0000000 1111111 01 0000000 1111111
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316 18. Effiziente Decodierverfahre
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19. Parameterraumoptimierung Bei de
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Seite 356 und 357: 19.2 Parameterkopplung 333 Längenm
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Seite 366 und 367: Tabelle 19.1. Fehlerraten bei Kovar
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Seite 425 und 426: 402 24. Dialogsteuerung ein Dialog
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432 27. Entwicklung von Anwendungen
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444 28. Der moderne Vortragsraum Wa
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448 28. Der moderne Vortragsraum In
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450 28. Der moderne Vortragsraum E
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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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490 Sachverzeichnis Wall Street Jou
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