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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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20 2. Eigenschaften und Taxonomie v
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22 2. Eigenschaften und Taxonomie v
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- Seite 55 und 56: 32 2. Eigenschaften und Taxonomie v
- Seite 57 und 58: 34 3. Geschichte eine abhörsichere
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- Seite 70 und 71: 4.1 Anatomie des Artikulationsappar
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- Seite 82 und 83: absolute Schalldruckpegel ist defin
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- Seite 86 und 87: 6. Phonetische Grundlagen Die Phone
- Seite 88 und 89: 6.2 Die IPA Lautemenge 65 des zwanz
- Seite 90 und 91: 6.3 Gruppierung von Phonemen 67 fü
- Seite 92 und 93: Abb. 6.2. Das Vokalviereck uÏ oÇ
- Seite 94 und 95: 6.3 Gruppierung von Phonemen 71 In
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- Seite 102 und 103: 7.1 Analog/Digital Wandlung 79 des
- Seite 104 und 105: 7.2 Systeme 81 als zeitinvariant be
- Seite 106 und 107: σ(x) Abb. 7.4. Die Stufenfunktion
- Seite 108 und 109: 7.3 Fourieranalyse 7.3 Fourieranaly
- Seite 110 und 111: 7.3 Fourieranalyse 87 Die gezeigte
- Seite 112 und 113: so erhalten wir f(t) = ∞ k=−∞
- Seite 114 und 115: 7.3 Fourieranalyse 91 Leistungsspek
- Seite 116 und 117: δ(x) F(δ)(ω) Abb. 7.6. Die Fouri
- Seite 118 und 119: Abb. 7.9. Fouriertransformierte meh
- Seite 120 und 121: ∞ ∞ = 1 cost · i sinωt dx+ 2
- Seite 122 und 123: 7.4 Die diskrete Fouriertransformat
- Seite 124 und 125: n−1 s[k] = c[j] · w kj j=0 Off
- Seite 126 und 127: 7.5 Codierung akustischer Signale 1
- Seite 128 und 129: 8. Verarbeitung von Sprachsignalen
- Seite 130 und 131: 8.2 Spektralranalyse 107 ursprüngl
- Seite 132 und 133: 8.2 Spektralranalyse 109 Klicken Si
- Seite 134 und 135: Ê 8.2 Spektralranalyse 111 Laut Be
- Seite 136 und 137: 8.2 Spektralranalyse 113 Transformi
- Seite 138 und 139: Abb. 8.7. Spektrogramm der Wortfolg
- Seite 140 und 141: 0 b1 b2 Abb. 8.9. Filterbänke wach
- Seite 142 und 143: 8.3 Cepstralanalyse 8.3 Cepstralana
- Seite 144 und 145: Spektrum Cepstrum Abb. 8.13. Filter
- Seite 146 und 147: 8.5 Einfache Signalnormalisierungen
- Seite 148:
8.6 Wavelets 125 zum Beispiel eine
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128 9. Klassifikation und Mustererk
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130 9. Klassifikation und Mustererk
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132 9. Klassifikation und Mustererk
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134 9. Klassifikation und Mustererk
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136 9. Klassifikation und Mustererk
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138 9. Klassifikation und Mustererk
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140 9. Klassifikation und Mustererk
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144 9. Klassifikation und Mustererk
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146 9. Klassifikation und Mustererk
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148 9. Klassifikation und Mustererk
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150 9. Klassifikation und Mustererk
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152 10. Erkennung statischer Sprach
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154 10. Erkennung statischer Sprach
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156 10. Erkennung statischer Sprach
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158 10. Erkennung statischer Sprach
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160 11. Erkennung dynamischer Sprac
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162 11. Erkennung dynamischer Sprac
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164 11. Erkennung dynamischer Sprac
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166 11. Erkennung dynamischer Sprac
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168 11. Erkennung dynamischer Sprac
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170 11. Erkennung dynamischer Sprac
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172 11. Erkennung dynamischer Sprac
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174 11. Erkennung dynamischer Sprac
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12. Hidden Markov Modelle Man kann
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12.1 Probleme mit einfachen Musterv
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12.2 Sprache als stochastischer Pro
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12.2 Sprache als stochastischer Pro
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12.2 Sprache als stochastischer Pro
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12.4 Die drei Probleme der Hidden M
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12.4 Die drei Probleme der Hidden M
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12.4 Die drei Probleme der Hidden M
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12.4 Die drei Probleme der Hidden M
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12.4 Die drei Probleme der Hidden M
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anwenden und erhalten: 12.4 Die dre
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12.5 Spracherkennung mit Hidden Mar
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12.5 Spracherkennung mit Hidden Mar
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12.5 Spracherkennung mit Hidden Mar
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13. Das Trainieren von Spracherkenn
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13.1 Überblick über den HMM-Entwi
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13.1 Überblick über den HMM-Entwi
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Fehlerrate auf Trainingsdaten Abb.
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13.2 Aufteilung der Sprachaufnahmen
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13.3 Trainingsparadigmen 215 Der Ei
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13.3 Trainingsparadigmen 217 annehm
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13.3 Trainingsparadigmen 219 Das f
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13.3 Trainingsparadigmen 221 viel w
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14. Das akustische Modell In der Sp
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14.2 Der Parameterraum des Akustisc
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14.2 Der Parameterraum des Akustisc
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14.3 Mehrere Datenströme 229 Ganz
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14.4 Parameterkopplung 231 Zustand
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Räumliche 14.5 Mehrdimensionale Hi
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14.5 Mehrdimensionale Hidden-Markov
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14.6 Aussprachemodellierung 237 aus
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14.6.3 Aussprachevarianten 14.6 Aus
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14.6 Aussprachemodellierung 241 wer
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14.6 Aussprachemodellierung 243 wir
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14.6 Aussprachemodellierung 245 Dur
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15. Erkennung kontinuierlicher Spra
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15.1 Bewertung von Erkennungshypoth
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15.2 One Stage Dynamic Programming
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D C B A 15.2 One Stage Dynamic Prog
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D C B A 15.2 One Stage Dynamic Prog
- Seite 280 und 281:
15.3 Hidden Markov Modelle für kon
- Seite 282:
C B A 15.4 Einbindung eines einfach
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262 16. Verwendung von Sprachmodell
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264 16. Verwendung von Sprachmodell
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266 16. Verwendung von Sprachmodell
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268 16. Verwendung von Sprachmodell
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270 16. Verwendung von Sprachmodell
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272 16. Verwendung von Sprachmodell
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274 16. Verwendung von Sprachmodell
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276 16. Verwendung von Sprachmodell
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278 16. Verwendung von Sprachmodell
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280 16. Verwendung von Sprachmodell
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282 16. Verwendung von Sprachmodell
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284 16. Verwendung von Sprachmodell
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286 16. Verwendung von Sprachmodell
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288 16. Verwendung von Sprachmodell
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290 17. Kontextabhängige akustisch
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292 17. Kontextabhängige akustisch
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294 17. Kontextabhängige akustisch
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296 17. Kontextabhängige akustisch
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298 17. Kontextabhängige akustisch
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300 17. Kontextabhängige akustisch
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302 17. Kontextabhängige akustisch
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304 17. Kontextabhängige akustisch
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306 17. Kontextabhängige akustisch
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308 17. Kontextabhängige akustisch
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310 17. Kontextabhängige akustisch
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312 17. Kontextabhängige akustisch
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18. Effiziente Decodierverfahren De
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18.1 Decoderarten 317 Eine partiell
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18.2 Beschneidung des Suchraumes 31
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HUT HUF HOF T 18.3 Baumdarstellung
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18.4 Sprachmodelle höherer Ordnung
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18.6 Längenmodellierung 325 ein Sp
- Seite 350:
18.7 Mehrpaßsuchen 327 möglich is
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330 19. Parameterraumoptimierung wi
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332 19. Parameterraumoptimierung 19
- Seite 357 und 358:
334 19. Parameterraumoptimierung Ge
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336 19. Parameterraumoptimierung er
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338 19. Parameterraumoptimierung Ab
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340 19. Parameterraumoptimierung Be
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342 19. Parameterraumoptimierung 19
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344 19. Parameterraumoptimierung Sc
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346 20. Erkennung von Spezialvokabu
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348 20. Erkennung von Spezialvokabu
- Seite 373 und 374:
350 20. Erkennung von Spezialvokabu
- Seite 376 und 377:
21. Robustheit und Adaption Lange Z
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50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 21.1
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21.3 Geräuschmodellierung 357 ein
- Seite 382 und 383:
21.4 Adaptionsziele 359 Geräusche
- Seite 384 und 385:
auswirkt. In Gl. 21.2 wird eine Tra
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21.5 Adaptionsmethoden 363 eine Fun
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21.5 Adaptionsmethoden 365 auf die
- Seite 390 und 391:
21.5 Adaptionsmethoden 367 tion B1(
- Seite 392:
21.5 Adaptionsmethoden 369 trägt z
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372 22. Künstliche Neuronale Netze
- Seite 397 und 398:
374 22. Künstliche Neuronale Netze
- Seite 399 und 400:
376 22. Künstliche Neuronale Netze
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378 22. Künstliche Neuronale Netze
- Seite 403 und 404:
380 22. Künstliche Neuronale Netze
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382 22. Künstliche Neuronale Netze
- Seite 407 und 408:
384 22. Künstliche Neuronale Netze
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386 22. Künstliche Neuronale Netze
- Seite 412 und 413:
23. Verstehen von Sprache In den An
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Spracherkenner Wortfolge (Hypothese
- Seite 416 und 417:
War die Äußerung eine Aussage, ei
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Syntaktischer Parser Semantischer P
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... SEIN RASEN GRÜNT Verb Verb Ver
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23.3 Parsing 399 weder durch exakte
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24. Dialogsteuerung Ein Dialog hat
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24.1 Einheiten der sprachlichen Kom
- Seite 428 und 429:
24.2 Sprechakte 405 enthalten sie I
- Seite 430 und 431:
24.4 Entwicklung von Dialogsystemen
- Seite 432 und 433:
24.4 Entwicklung von Dialogsystemen
- Seite 434:
24.4 Entwicklung von Dialogsystemen
- Seite 437 und 438:
414 25. Erkennung verschiedener Spr
- Seite 439 und 440:
416 25. Erkennung verschiedener Spr
- Seite 441 und 442:
418 25. Erkennung verschiedener Spr
- Seite 443 und 444:
420 26. Zusätzliche Modalitäten d
- Seite 445 und 446:
422 26. Zusätzliche Modalitäten 2
- Seite 447 und 448:
424 26. Zusätzliche Modalitäten E
- Seite 449 und 450:
426 26. Zusätzliche Modalitäten K
- Seite 451 und 452:
428 26. Zusätzliche Modalitäten 0
- Seite 454 und 455:
27. Entwicklung von Anwendungen In
- Seite 456 und 457:
27.1 Ein Erkenner für eine neue Au
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27.1 Ein Erkenner für eine neue Au
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27.1 Ein Erkenner für eine neue Au
- Seite 462 und 463:
27.3 Beispiel: Adressenerkennung 43
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27.3 Beispiel: Adressenerkennung 44
- Seite 466 und 467:
28. Der moderne Vortragsraum Kommun
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28.1 Die Rolle der Spracherkennung
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28.1 Die Rolle der Spracherkennung
- Seite 472 und 473:
28.2 Verfolgen eines Laserpointers
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E K oben Q K rechts K unten H horiz
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28.2 Verfolgen eines Laserpointers
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Lasers auswirken. 28.3 Erkennung sp
- Seite 480 und 481:
28.3 Erkennung spontaner Vortragssp
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28.3 Erkennung spontaner Vortragssp
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ausgehen, daß die Erkennung etwas
- Seite 486:
28.4 Das FAME Projekt 463 in sein N
- Seite 489 und 490:
466 Literaturverzeichnis [BMHW93a]
- Seite 491 und 492:
468 Literaturverzeichnis [FR97] M.
- Seite 493 und 494:
470 Literaturverzeichnis [Hil03] A.
- Seite 495 und 496:
472 Literaturverzeichnis [Kle00] M.
- Seite 497 und 498:
474 Literaturverzeichnis [Mai94] M.
- Seite 499 und 500:
476 Literaturverzeichnis [PGF + 95]
- Seite 501 und 502:
478 Literaturverzeichnis [SR97] K.
- Seite 503 und 504:
480 Literaturverzeichnis [WOVY94] P
- Seite 506 und 507:
Sachverzeichnis F0, 391 N-Gramme, 2
- Seite 508 und 509:
Eingabegeschwindigkeit, 2 Einzelkom
- Seite 510 und 511:
Liftering, 120 Likelihood Distanz,
- Seite 512 und 513:
Sprachdetektor, 152 Sprachenidentif