Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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28. Der moderne Vortragsraum Kommunikation kann in verschiedene Bereiche unterteilt werden. Die Begriffe Mensch-Maschine-Kommunikation (MMK) und Mensch-Maschine- Interaktion umfassen eine große Zahl verschiedener Konzepte. Der wohl häufigste Kontext, in dem von MMK gesprochen wird, sind graphische und mechanische Benutzerschnittstellen. Benutzerschnittstellen können mehr oder weniger natürlich sein. Je natürlicher sie sein sollen, umso mehr perzeptive Fähigkeiten müssen sie haben. Der uns in diesem Kapitel interessierende Bereich ist derjenige, in dem es um die maschinenunterstützte Mensch-Mensch-Kommunikation geht. Dazu gehören zum Beispiel Sprachübersetzungssysteme [?] oder Verhandlungen unterstützende Systeme [?]. Zwei weitere wichtige Szenarien sind einmal Besprechungen und Diskussionen, zum anderen Vorträge und Vorlesungen. Kommunikation Mensch-Mensch Mensch-Maschine interaktiv nicht interaktiv interaktiv nicht interaktiv Verhandlungen, Besprechungen, Vorträge etc. klassisch, ohne Maschinen Fernsehen, Radio etc. komplexe Geräte, GUIs etc. mit maschineller Unterstützung moderner Vortragsraum Transkription, Diktieren etc. Abb. 28.1. Verschiedene Bereiche der (maschineninvolvierten) Kommunikation
444 28. Der moderne Vortragsraum Warum bieten sich gerade Vorträge und Vorlesungen als Einsatzgebiet der sprachlichen Mensch-Maschine-Kommunikation an? Die zwei wichtigsten Motivationsgründe sind die Unterhaltung einer durchsuchbaren Datenbank und die ” Multimedialisierung“ von Vortragsräumen. ” Es ist klar, was in der Informationsgesellschaft die knappste Ressource ist. Die menschliche Aufmerksamkeit.“ sagte einmal Herbert Simon, zu Lebzeiten Nobelpreisträger und Professor für Wirtschaftswissenschaften, Psychologie und Informatik an der Carnegie Mellon University in Pittsburgh, USA. Das Zitat faßt mehrere Forderungen an die Kommunikationstechnologie zusammen, Computer sollen ubiquitär sein, damit sie den Menschen jederzeit und überall helfen können. Sie sollen pervasiv sein, also alle wichtigen Lebensbereiche durchdringen, und – ganz wichtig – sie sollen unsichtbar sein, also keine Aufmerksamkeit der Benutzer auf sich ziehen, sondern den Menschen ermöglichen ihre gesamte Aufmerksamkeit den kommunizierten Inhalten sowie den anderen Menschen, mit denen sie kommunizieren, zu widmen. Vorträge und Vorlesungen sind typische Ereignisse die als primäres Ziel die Kommunikation zwischen Menschen haben. Ein moderner Vortragsraum sollte dafür sorgen, daß diese Kommunikation möglichst effizient und problemlos durchgeführt werden kann. 28.1 Die Rolle der Spracherkennung Ein moderner Vortragsraum sollte ein multimodales System sein, das alle natürlichen Kommunikationsarten unterstützt. Die Sprache darf dabei nicht isoliert behandelt werden, sondern sie muß zusammen mit anderen Modalitäten interpretiert werden. Da Sprache aber zweifellos die einfachste und schnellste Kommunikationsart für komplizierte Sachverhalte ist, übernimmt sie in einem intelligenten interaktiven Raum die wichtigste Rolle unter den Modalitäten. In einem interaktiven Vortragsraum gibt es im wesentlichen drei verschiedene Arten von Sprache. Die erste ist solche, die direkt an den Raum gerichtet ist und Kommandos oder Anfragen an den Raum enthält oder Teil eines Dialogs mit dem Raum ist. Diese Sprache muß zwar nicht perfekt erkannt werden, aber dennoch nahezu perfekt verstanden werden. Erkennungsfehler sind weniger wichtig, wenn das System das gesagte dennoch versteht. Die zweite Art ist die Vortragssprache, also das, was der Redner über sein Thema erzählt. Diese Sprache muß weder perfekt erkannt noch verstanden werden. Es genügt, wenn die wichtigsten Inhalte erkannt werden, damit der Raum in der Lage ist, dem Vortrag zu folgen und abschätzen zu können, in welchem Stadium sich der Vortrag
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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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8 1. Nutzen und Anwendungen Wo imme
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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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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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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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20.1 Buchstabiererkennung 347 Netze
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20.2 Erkennung beliebiger Namen 349
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20.2 Erkennung beliebiger Namen 351
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354 21. Robustheit und Adaption zu
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356 21. Robustheit und Adaption le
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360 21. Robustheit und Adaption Tra
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362 21. Robustheit und Adaption Ein
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364 21. Robustheit und Adaption Par
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366 21. Robustheit und Adaption 21.
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368 21. Robustheit und Adaption wir
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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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390 23. Verstehen von Sprache wenn
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Seite 483 und 484: 460 28. Der moderne Vortragsraum 28
Seite 485 und 486: 462 28. Der moderne Vortragsraum Vo
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Seite 492 und 493: Literaturverzeichnis 469 Engineerin
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Seite 496 und 497: Literaturverzeichnis 473 SPEECH’9
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