DIPLOMARBEIT

2.3 Spracherkennung
2.3.4.4 Linguistische Modellierung
Mit Hilfe der linguistischen Modellierung soll die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer be‐
stimmten Satzhypothese berechnet werden. Diese lässt sich berechnen, indem man das Produkt der
bedingten Wahrscheinlichkeiten aller im Satz enthaltenen Wörter bildet. Die Wahrscheinlichkeit für
das Auftreten eines einzelnen Wortes ist dabei immer von allen vorhergegangenen Wörtern abhän‐
gig. Da es jedoch sehr viele unterschiedliche Folgen von Vorgängerworten geben kann, werden zur
Vereinfachung nur die beiden letzten betrachtet. Die so erhaltene Gruppe aus drei Wörtern wird als
Trigramm bezeichnet.
Die Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten der Trigramme wird in einem vorher separat durchge‐
führten Training ermittelt. Hier ist es wichtig, einen großen Textkorpus zu verwenden, der für das
spätere Anwendungsgebiet typisch ist. Da nicht jedes mögliche Trigramm im Trainingstext vorkom‐
men kann, wird auch auf die Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten von Wortpaaren (Bigrammen)
und Einzelwörtern (Unigrammmen) zurückgegriffen.
2.3.4.5 Die Suche
26
Ich rufe an 80
von neun bis 77
Anfang nächster Woche 69
Ihnen das recht 67
lassen Sie uns 61
am Freutag den 59
am Dienstag den 59
wenn Ihnen das 58
rufe an wegen 58
ich weiß nicht 54
am Mittwoch den 54
am Donnerstag den 53
halten wir das 52
wäre Ihnen das 52
oder Anfang nächster 50
ich freue mich 49
es geht um 49
wenn es Ihnen 49
von mir aus 44
paßt es Ihnen 44
Tabelle 8: Trigramm‐Häufigkeiten in einem Beispieltext
Das Ziel der Suche ist es, diejenige Wortfolge zu ermitteln, für die das Produkt aus akustischer und
linguistischer Wahrscheinlichkeit am größten ist. Es können natürlich nicht alle möglichen Wortfolgen
betrachtet werden, da der Aufwand dabei zu gigantisch wäre. Zudem sind bei der Erkennung sowohl
die Wörter als auch die Wortgrenzen unbekannt. Der folgende Algorithmus führt die Optimierung
über diese beiden Arten von Unbekannten in einem Schritt durch.