Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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4.1 Anatomie des Artikulationsapparates 43 einzelner Laute hängt also davon ab, welche Laute danach und welche davor artikuliert werden. Teilweise wird der Schluß eines Lautes noch von einem Teil der Artikulatoren gesprochen während ein anderer Teil schon den Anfang des folgenden Lautes produziert (s. Abb. 4.1). [U] [F] [ER] Abb. 4.1. Überlagerung und Übergänge von Lauten 4.1.1 Bestandteile des Artikulationsapparates Abbildung 4.2 skizziert einen Sagittalschnitt durch den Kopf eines <strong>Mensch</strong>en, bei dem alle wichtigen an der Artikulation von Sprache beteiligten Teile ausgewiesen sind. Dazu gehören Mund- und Rachenraum, der einen Resonanzkörper darstellt, ebenso wie die Nasenhöhle, die bei einigen Lauten (den Nasalen) als zusätzlicher Resonanzraum hinzugenommen werden kann. Die Luftröhre verläuft vor der Speiseröhre. Letztere ist an der Spracherzeugung kaum beteiligt. Damit beim Schlucken keine Speisen und Flüssigkeiten in die Luftröhre gelangen, wird diese abgedeckt durch ein Luftröhrenverschlußläppchen, der sogenannten Epiglottis. In der Höhe des Halses befindet sich der Kehlkopf. Geschützt vom Schildknorpel beinhaltet er die Stimmbänder. Die Stimmbänder sind wie zwei halbkreisförmige Läppchen ähnlich einer doppelten Schwingtüre, wie man sie aus den Saloons der Wildwestfilme kennt, die einander gegenüberliegend die Luftröhre verschließen können. Die Luftröhrenöffnung, die durch die Stimmbänder freigelassen wird, nennt man Glottis. Neben den Stimmbänden ist das wichtigste Organ des Artikulationsapparates die Zunge. Ihre Stellung ist verantwortlich für die meisten Lautunterscheidungen, vor allem bei Vokalen. Das Gaumensegel (Velum) ist das hintere Ende des weichen Gaumens und kann die Verbindung zwischen der Mundhöhle und der Nasenhöhle verschließen, was bei den meisten Lauten auch geschieht. Nur bei nasalen Lauten senkt sich das Velum und öffnet die Verbindung. Der Mundraum ist nach oben hin abgeschlossen, in der Mitte durch den harten Gaumen (Palatum) und vorne durch den Zahndamm. Auch die Zähne und die Lippen sind an der Artikulation beteiligt, vor allem bei Reibelauten. Schließlich wird auch die Abstrahlung der Schallwellen durch die Form der Öffnungen der Nasenlöcher und der Lippen beeinflußt. Der Bereich von den Stimmbändern Zeit
44 4. Anatomie Sprachproduktion und Perzeption Speiseröhre (Esophagus) Gaumensegel (Velum) Uvula Rachen Glottis Zähne Schildknorpel Luftröhre (Trachäa) Nasenhöhle Zahndamm (Alveoli) Gaumen (Palatum) Epiglottis Abb. 4.2. Anatomie des Artikulationsapparates Zunge Nasenlöcher Oberlippe Unterlipe
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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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Seite 17 und 18: Abbildungsverzeichnis XIX 8.1 Signa
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Seite 25 und 26: 2 1. Nutzen und Anwendungen 1.1 Vor
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Seite 37 und 38: 14 1. Nutzen und Anwendungen Sprach
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Seite 41 und 42: 18 2. Eigenschaften und Taxonomie v
Seite 57 und 58: 34 3. Geschichte eine abhörsichere
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Seite 61 und 62: 38 3. Geschichte auch hier ca. 1000
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Seite 80 und 81: Quelle a x 2a Abb. 5.2. Schallenerg
Seite 82 und 83: absolute Schalldruckpegel ist defin
Seite 84 und 85: 5.2 Messung der Schallintensität 6
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Seite 88 und 89: 6.2 Die IPA Lautemenge 65 des zwanz
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Seite 92 und 93: Abb. 6.2. Das Vokalviereck uÏ oÇ
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Seite 96 und 97: 6.3.3 Artikulationsorte 6.3 Gruppie
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94 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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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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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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206 13. Das Trainieren von Spracher
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224 14. Das akustische Modell 14.2
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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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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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358 21. Robustheit und Adaption tet
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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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400 23. Verstehen von Sprache ∃w
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402 24. Dialogsteuerung ein Dialog
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404 24. Dialogsteuerung noch Prädi
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406 24. Dialogsteuerung der Zweck d
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408 24. Dialogsteuerung Vorschlag/Z
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410 24. Dialogsteuerung Selbst bei
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25. Erkennung verschiedener Sprache
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25.1.3 Komposition von Wörtern 25.
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25.2 Identifikation von Sprachen (L
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26. Zusätzliche Modalitäten Zweif
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26.1 Lippenlesen auf Videoaufnahmen
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∆d = m · r c 26.2 Sprecherlokali
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26.2 Sprecherlokalisierung 425 Eine
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26.4 Fehlerbehandlungsmethoden 427
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26.5 Multimodale Zeitzuordnung 429
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432 27. Entwicklung von Anwendungen
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444 28. Der moderne Vortragsraum Wa
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446 28. Der moderne Vortragsraum zu
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448 28. Der moderne Vortragsraum In
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450 28. Der moderne Vortragsraum E
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452 28. Der moderne Vortragsraum ti
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454 28. Der moderne Vortragsraum st
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456 28. Der moderne Vortragsraum me
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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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