Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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22.2 Architekturen 385 lohnt es sich, den Knoten ähnlich wie bei der divisiven Ballung (vgl. Abs. 17.2.4) in zwei Unterknoten aufzutrennen. Die Auftrennung kann dann zum Beispiel zwei verschiedene Kontexte oder Kontextklassen erzeugen, sie kann aber auch dasselbe Modell auf zwei verschiedene Arten modellieren (zum Beispiel einmal mit Gauß-Mischverteilungen und einmal mit mehrschichtigen Perzeptronen). Die Auswahl des passenden Teilmodells oder der besseren Modellierungsart geschieht dann durch ein so genanntes Gate. Diese muß die Auswahl nicht digital treffen, viel besser ist eine von der aktuellen Situation und vom aktuell vorliegenden Signal abhängige Gewichtung der beiden Unterknoten. Das Resultat einer hierarchischen Mixtur von Experten ist in Abb. 22.10 skizziert. Gatingnetzwerk 1 x g11 Expertennetzwerk 1.1 µ1 Knoten 0 µ g2 g1 µ2 Knoten 1 Knoten 2 g12 g21 Gatingnetzwerk 0 g22 Gatingnetzwerk 2 µ11 µ12 µ21 µ22 Experten- Experten- Expertennetzwerk 1.2 netzwerk 2.1 netzwerk 2.2 x x x x Abb. 22.10. Hierarchische Mixtur von Experten Die dargestellt Mixtur berechnet die Emissionswahrscheinlichkeit oder einen entsprechend umrechenbaren Bewertungsterm µ für einen HMM-Zustand. Dafür werden insgesamt vier spezialisierte Modelle (Expertennetzwerke) eingesetzt. Jeder dieser Experten ist auf einen bestimmten Aspekt des Modells (bestimmter Teil des Merkmalsraums, bestimmte Ausprägung des Modells, bestimmte äußere Bedingungen der Aufnahme) spezialisiert. Die Ausgaben von je zwei Experten werden mit Hilfe eines Gates gewichtet gemittelt. Sowohl die Experten als auch die Gates können auf verschiedenste Arten implementiert werden. In Abb. 22.10 sind beide als Neuronale Netzwerke dargestellt. Die Gating-Netze erhalten als Eingabe das aktuelle Sprachsignal und berechnen auf dieser Grundlage die Gating-Gewichte, so daß die Gesamtausgabe der Hierarchie schließlich x x
386 22. Künstliche Neuronale Netze µ = g1µ1 + g2µ2 = g1(g11µ11 + g12µ12) + g2(g21µ21 + g22µ22) ist. Der besondere Vorteil von Expertenhierarchien gegenüber größeren Netzwerken, die das Gesamtbild sehen können, besteht in der einfacheren Trainierbarkeit und Optimierbarkeit der einzelnen Experten. Insbesondere das diskriminative Trainieren derselben ist umso genauer, je sorgfältiger der Ausschnitt aus dem Merkmalsraum ausgewählt wird. 00 11 00 11 00 11 00 11 00 11 00 11 00 11 00 11 00 11 00 11 Knoten mit #Muster ≥ c1 (⇒ Adaption) 00 11 Knoten mit #Muster < c0 (⇒ beschneiden) 00 11 00 11 00 11 00 11 00 11 00 11 00 11 00 11 00 11 00 11 00 11 Neue Knoten mit Adaptierten Netzen 00 11 Neue Blattknoten mt gekoppelten Modellen Abb. 22.11. Domänenadaption mit Hierarchischen Mixturen von Experten
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Ivica Rogina Sprachliche Mensch-Mas
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Inhaltsverzeichnis Tabellenverzeich
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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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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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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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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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224 14. Das akustische Modell 14.2
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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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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 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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19.2 Parameterkopplung 331 der Einf
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19.2 Parameterkopplung 333 Längenm
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Seite 440 und 441: 25.2 Identifikation von Sprachen (L
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436 27. Entwicklung von Anwendungen
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448 28. Der moderne Vortragsraum In
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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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