Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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5.2 Messung der Schallintensität 61 Daraus geht hervor, daß die Steigerung im Lautstärkeempfinden nicht von der Ausgangslautstärke abhängt. Das heißt, daß n auf den Boden fallende Nadeln genauso viel lauter sind als eine Nadel, wie n Gewehrschüsse lauter sind als einer. Das mag auf den ersten Blick seltsam klingen, aber bei genauer Betrachtung sieht man die Vorteile einer solchen Logarithmierung. Es wäre zum Beispiel bei einer linearen Abbildung von Schallintensität auf die Lautstärke nicht besonders hilfreich, die Fähigkeit zu besitzen, genau zu unterscheiden, ob man 100 Stimmen oder 101 Stimme gleichzeitig hört, während sich eine einzelne etwas leise sprechende Person so anhören würde wie null Personen. Das subjektive Empfinden von Lautstärke weicht sowieso von der physikalischen Definition des Schalldruckpegels ab. Ganz offensichtlich wird das bei Tönen einer Frequenz, die am Rande der Hörfläche liegen. Um einen 20 kHz Ton zu hören – nicht jedes menschliche Ohr ist dazu in der Lage – muß schon ein beträchtlicher Schalldruckpegel vorliegen. Bei anderen Frequenzen so zwischen 1000 und 3000 Hz genügen schon viel kleinere Schalldrücke um einen deutlich hörbaren Ton zu erzeugen. Wenn man Testpersonen Tone verschiedener Intensitäten und verschiedener Frequenzen vorspielt und sie subjektiv die Lautstärke schätzen läßt, ergibt sich ein Zusammenhang zum Schalldruckpegel, wie er in Abb. 5.4 dargestellt ist. Das Maß, das die subjektiv empfundene Lautstärke wiedergibt, ist das Phon. Bei 1000 Hz entspricht der Phon-Wert dem absoluten Schalldruckpegel. Für Frequenzen zwischen 1000 Hz und einigen 1000 Hz ist der Phon-Wert meist höher als der dBA-Wert. Für Frequenzen unter 1000 Hz und Frequenzen weit über 3000 Hz ist meist der dBA-Wert höher.
absoluter Schalldruckpegel [dB] 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 50 Hz 100 Hz 200 Hz 500 Hz Abb. 5.4. Schalldruckpegel und Lautstärke 100 phon 80 60 40 20 0 1 kHz 2 kHz 5 kHz 10 kHz 20 kHz
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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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2 1. Nutzen und Anwendungen 1.1 Vor
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Transkript A/D Converter Parameters
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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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F2 [Hz] 4000 2000 1000 500 0 ÁÁÁ
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Steigung 2 1/2 2 11.3 Spracherkennu
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206 13. Das Trainieren von Spracher
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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 303 korr
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Anzahl der Fragen ✻ 2000 17.2 Bal
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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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354 21. Robustheit und Adaption zu
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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 387 Die Adaption
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402 24. Dialogsteuerung ein Dialog
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25.2 Identifikation von Sprachen (L
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26.1 Lippenlesen auf Videoaufnahmen
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∆d = m · r c 26.2 Sprecherlokali
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26.4 Fehlerbehandlungsmethoden 427
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26.5 Multimodale Zeitzuordnung 429
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448 28. Der moderne Vortragsraum In
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450 28. Der moderne Vortragsraum E
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462 28. Der moderne Vortragsraum Vo
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Literaturverzeichnis [Abt98] Abt. I
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Literaturverzeichnis 469 Engineerin
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Literaturverzeichnis 473 SPEECH’9
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