Automatische Spracherkennung - von der Theorie zur Praxis: die Konstruktion eines Spracherkennungssystems als thematischer, methodischer und pragmatischer Prozeß
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Tübingen
Niemeyer
1985
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11 |
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____________.___.___„
Sei te
XI VORWORT von Winfried Lenders
i 1 EINLEITUNG
1 1.1 Erläuterung des Themas
3 1.2 Ziele und Grundprobleme der automatischen
Spracherkennung (ASE)
4 1.2.1 Zielsetzungen in der ASE
5 1.2.2 Sprecherindividualität und St immausdr uc k
6 1.2.3 Verschriftung und Orthographie
7 1.2.4 Isolierte Worterkennung und Erkennung
fortlaufender Sprache
10 1.2.5 Akustische Artikulation
12 1.2.6 Perzeption akustischer Sprachsignale
14 1.2.7 Sprach theoretische Modelle in der ASE
16 1.2.8 ASE als Muster er kennung
17 1.2.9 Der praktische Wert der isolierten l iorter-I-.ennono
13 1.3 Schwerpunkte der Arbeit
24 Anmerkungen zu Kapitel 1
25 2 DAS DAWID-SPRACHEINGABEGERftT SEG) IM ÜBERBLICK
26 2.1 Zielsetzung des SEG
28 2.2 Funktionelle Komponenten
29 2.2.1 Der akustische Analysator DAWID
31 2.2.2 Die Prozeßrechnerkonfiguration
33 2.2.3 Aufnahme, Speicherung und Darstellung
der Analysedaten
39 2.2.4 Analyse der akustischen Daten
39 2.2.4.1 Bestimmung des Nutzsignals (Routine LIMITS)
40 2.2.4.2 Akustisch-phonetische Analyse (Programm FPIC)
43 2.2.5 Klassifikation
43 2.2.5.1 Klassifikator und Syntaxkomponente
in der Lernphase
47 2.2.5.2 Klassifikator und Syntaxkomponente
in der Kannphase
VI
Sei te
48 2.3 Implementierung
51 2.4 Benutzung des SEG
C3 2.5 Anwendungen
56 2.6 Leistung
58 3 DAWID-THEORIE UND -ERKENNCR BIS 1974
59 3.1 Theoretische Positionen im DAWID-Projekt
59 3.1.1 Autemtheorie
61 3.1.1.1 Empirische Überprüfung
62 3.1.1.2 Begriff des Herkmals in der Autemtheorie
64 3.1.1.3 Entstehung der Autemtheorie
66 3.1.2 Dynamischer Klassi^ikator
67 3.1.2.1 Reduktion der akustischen Daten
71 3.1.2.2 ähnlichkeitsmaß
74 3.1.2.3 Strukturvektoren
76 3.2 Normfolgenidentifikator (NOFI)
76 3.2.1 Analyseprozesse
77 3.2-1.1 Definition der NOpI-Auteme
79 3.2.1.2 Zeitreduktion
30 3.2.1.2 Sequenzreduzierung
S3 3.2.3 Kritik und W0rdi jun9
84 3.3 Fazit und Neuorientierung
86 4 AKUSTISCH-PHONETISCHE ANALYSE DES SEG
86 4.1 Methodischer Ansatz
E6 4.1.1 Untersuchungsmaterial
37 4.1.2 Phonetische Grundbe9riffe
89 4.1.3 Interpretation der Plots
39 4.1.3.1 Prinzip der Verträglichkeit
91 4.1.3.2 Typische Falle und Probleme
100 4.1.3.3 Nutzen und Grenzen der Plotinterpretation
104 4.1.4 Methodischer Rahmen
106 4.1.5 Präzisierung von Problem und Methode
107 4.1.6 Programmiermethode
Uli
Seite
108 4.2 Entwicklung des Programms FPIC
103 4.2.1 F- und Z-Schnitt
114 4.2.2 P- und B-Schnitt
120 4.3 Auswirkungen des phonetischen Ansät:es
121 5 KLASSIFIKATION IM SEG
121 5.1 Einführung
123 S.1.2 Problem der Mustervarianten
126 5.1.3 Methodischer Ansatz der Klassifikation
128 5.1.4 überblick über das Kapitel
130 5.2 Grundlagen des Verfahrens
130 5.2.1 Entsprechung und Einschub als
intuitive Konzepte
131 5.2.2 Darstellung des Problems anhand der
Vergleichsmatrix
136 5.3 Klassifikationsprogramme
136 5.3.1 Die Konfidenztabelle (Programm CONFIE
13? 5.3.2 Vergleichspfad (Programm PATH)
137 5.3.2.1 Größen und ihre Bezeichnungen
140 5.3.2.2 Versuchspfade (Routine DIAGON)
141 5.3.2.3 Abbruchbedingungen (Routine CHMAT)
142 5.3.2.4 Beispiel für einen Vergleichspfad
14? 5.3.3 Kombinationsformeln (Programm CMBINE)
14? 5.3.3.1 Empirische Begründung und Zweck der Formeln
149 5.3.3.2 Aufbau von Formeln
153 5.3.3.3 Notwendige Referenzelemente
154 5.3.3.4 Initialformeln
155 5.3.4 ÄhnlichkeitsmaB (Programm SIMIL)
156 5.3.4.1 Berechnungsverfahren
159 5.3.4.2 Strings und Formeln als Referenzmuster
161 5.3.4.3 Ergänzung der Klassifikation
161 5.3.5 Vortest (Programm ANFEND»
164 6 ABHÄNGIGKEIT DER ERKENNUNGSRATE VOM SPRECHEN;..
KLASSIFIKATORMODULEN UND IHREN WECHSEL iJIPr UMGE;i
164 6.1 Vorbemerkungen
VIII
Seite
166 6.2 Einfaches statistisches Modell
der Erkennungsrate
166 6.2.1 Erkennungsrate als Funktion zweier Listen
168 6.2.2 Die Bernoulli-Kette
170 6.2.3 Die Bernou11i-Kette als Grenzfall
eines Erkennungsexperiments
172 6.2.4 Schis t zungen aufgrund des Modells
174 6.2.5 Homogenität eines Vokabulars
176 6.2.6 Empirische Streuung der Erkennungsrate
177 6.3 Versuchsanordnung und Erfüllung der
Voraussetzungen
178 6.3.1 Versuchsanordnung
182 6.3.2 Die Gesamtverteilung
182 6.3.3 Annahmen und Voraussetzungen der Varianzanalyse
185 6.4 Varianzanalytische Auswertungen nach
verschiedenen Modellen
187 6.4.1 Die einfaktorielle Varianzanalyse: Modell K(T
193 6.4.2 Zusammenwirken der Faktoren T und P
199 6.4.3 Ein vorläufiges Modell mit Wechselwirkung: T*R
204 6.4.4 Das Modell K T *L R *P
204 6.4.4.1 Das Modell K T)«L R)*P und seine
Modellgleichung
207 6.4.4.2 Durchführung der Analyse und
S i q n i f i k an z p r ij f u ng en
210 6.4.4.3 Schätzung der Varianzkomponenten
217 6.4.5 Das komplette Modell K (T ) *L (R *S»OP
220 6.4.5.1 Die Varianzkomponentengleichungen des Modells
221 6.4.5.2 Schätzung der Fehlervarianz
223 6.4.5.3 Signifikanzprüfungen und Bestimmung der
Var ian zanteile
229 6.5 Einzelergebnisse
234 6.6 Empirische Stützung des Modells der
Bernoulli-Kette
241 7 ZWISCHENSCHRITT VON DAWID ZU APOLDIS:
AUTOMATISCHE PHONCTISIEPUMG MIT RULEOL
242 7.1 Anforderungen an RULBOL
245 7.2 Sprachelemente des RULBQL-Formalismus
245 7.2.1 Exemplarische Einführung der Grundelemente
249 7.2.2 Weitere RULBOL-Spr-achelemente
1A
Seite
251 7.3 Ein Regelapparat zur automatischen
Phonetisierung
252 7.4 Grundzüge der Implementierung
257 7.5 Logische Grundlagen und Semantik von RULBOL
262 7.6 Automatische Generierung von Referenzmustern
264 8 KONZEPTION DES AKUSTISCHEN TERMINALS APOLDIS
264 8.1 Anstöße zu einer Neukonzeption des Erkenners
264 8.1.1 Die syntaktische Komponente
267 8.1.2 Generierung der Referenzmuster
270 8.1.3 Automatische Spracherkennung und -Synthese
am Arbeitsplatz
272 8.1.4 Technologische Gesichtspunkte
274 8.2 Konzeptgerüst des akustischen Terminals
274 8.2.1 Elementarer Worterkenner und elementares
Synthesegerät
275 8.2.2 Grundfunktionen der zentralen APOLDIS-Komponente
278 8.3 Module der zentralen APOLDIS-Komponente
279 8.3.1 Gerätetechnische Modularisierung
280 8.3.2 Subsysteme unter funktionellern Aspekt
281 8.3.2.1 Syntax-Subsystem
282 8.3.2.2 Orthographisch-phonetisches Subsystem
283 8.3.2.3 Erkennermuster-Subsystem
284 8.3.2.4 Synthesemuster-Subsystem
284 8.3.3 Komplexe Systeme
285 8.4 Kontroll- und Steuermechanismen
288 8.5 Formulierung der Regelapparate
291 ANHANG A= MATERIALIEN ZU KAPITEL 4
291 A.l Routine LIMITS als Beispiel für die Form der
Programmierung der akustisch-phonetischen Analyse
296 A.2 Test zur Ableitung der Schnitte F und Z
301 A.3 Test zur Ableitung der Schnitte F, Z, P und B
X
Seite
304 ANHANG B= FLUSSDIAGRAMME ZU KAPITEL S
304 B.1 Programm PATH
312 B.2 Routine DIAGON
314 ANHANG C= MATERIALIEN ZU KAPITEL 7
314 C.i Regeln des Aussprache-DUDEM s zur Aussprache
des Buchstabens s
316 C.2 Regelapparat zur Phonetisierung A. GÜNTHER)
322 C.3 Phonetisierung eines Standardtexte = der Phonetik
323 C.4 Phonetisierung eines Textes
326 C.S RULBOL-Programm zur Strukturformel
der Abbildung 7.6b
327 C.6 RULBOL-Programm zur Erzeugung komplexer
Referenzmuster
330 C.7 Automatisch generierte komplexe Referenzmuster
332 LITERATURVERZEICHNIS
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