Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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... SEIN RASEN GRÜNT Verb Verb Verb SEIN RASEN GRÜNT ... ... Nomen Verb Verb SEIN RASEN GRÜNT ... Nominalphrase Pronomen ... Pronomen Verbalphrase SEIN RASEN GRÜNT Nominalphrase Pronomen Nomen SEIN RASEN GRÜNT Satz Nomen Verb Nomen Verb Nominalphrase Verbalphrase Pronomen Verbalphrase Verb SEIN RASEN GRÜNT Nomen SEIN RASEN Abb. 23.3. Der Suchraum beim Bottom-Up-Parsing ... ... 23.3 Parsing 397 Verb GRÜNT vor auch nur ein Wort aus der zu analysierenden Wortfolge betrachtet wurde. Der Vorteil des Bottom-Up-Parsens besteht darin, daß alle Suchzustände aus Parsewäldern bestehen, die zu der Wortfolge passen. Allerdings kann es dazu kommen, daß die vielen (unabhängig voneinander konstruierten) Bäume des Parsewaldes nicht mehr zusammengefaßt werden können und das Startsymbol nicht mehr erreichbar ist.
398 23. Verstehen von Sprache Nominalphrase Nominalphrase Artikel Nomen ... ... Satz Satz Satz Verbalphrase ... Satz Verbalphrase Verb Nominalphrase Artikel Nomen Nominalphrase Possesivpronomen Verbalphrase Nomen ... ... Verbalphrase Verb SEIN RASEN GRÜNT Abb. 23.4. Der Suchraum beim Top-Down-Parsing 23.3.3 Repräsentation von Bedeutung Satz Verbalphrase Verb Nominalphrase Satz Verbalphrase Verb Nominalphrase ... Satz Verbalphrase Nomen Richtig sinnvoll wird das Verstehen von Sprache erst dann, wenn mit der Bedeutung ” gerechnet“ werden kann, d.h. wenn z.B. Fragen beantwortet werden können, Daten gesammelt und zu neuen Sachverhalten zusammengelegt werden können. Dazu ist es nötig, ein Kalkül zu verwenden, das es erlaubt, aus vorhandenem Wissen neues abzuleiten, den Wahrheitsgehalt von Aussagen nachzuprüfen und neue Aussagen zu treffen. Ein besonders geeigneter Formalismus dafür ist die bekannte Prädikatenlogik. Zweifellos ist es so, daß die allgemeine Prädikatenlogik - schon die Prädikatenlogik erster Ordnung (PL1) - uns ein viel mächtigeres Werkzeug in die Hand gibt, als für die Darstellung der meisten einfachen Sachverhalte, wie sie in alltäglicher Sprache beschrieben werden, nötig ist. Andererseits ist es aber auch so, daß die natürliche Sprache wegen ihrer Ambiguität Möglichkeiten hat, die sich
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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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234 14. Das akustische Modell Σ Σ
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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
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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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19.2 Parameterkopplung 331 der Einf
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19.2 Parameterkopplung 333 Längenm
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19.3 Architekturentwurf 335 Als Kri
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19.4 Kompaktifizierung 337 bei der
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19.4.2 Vereinfachung von Kovarianzt
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19.4 Kompaktifizierung 341 die Gene
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Tabelle 19.1. Fehlerraten bei Kovar
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20. Erkennung von Spezialvokabular
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Seite 377 und 378: 354 21. Robustheit und Adaption zu
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Seite 391 und 392: 368 21. Robustheit und Adaption wir
Seite 394 und 395: 22. Künstliche Neuronale Netze Kü
Seite 396 und 397: p(x|A) 22.2 Architekturen 373 p(x|B
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Seite 455 und 456: 432 27. Entwicklung von Anwendungen
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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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484 Sachverzeichnis Bark-Skala, 117
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486 Sachverzeichnis Hintergrundger
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488 Sachverzeichnis Parameterraum,
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490 Sachverzeichnis Wall Street Jou
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