Automatische Spracherkennung: Methoden der Klassifikation und Merkmalsextraktion ; mit 6 Tabellen
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| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München u.a.
Oldenbourg
1988
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| Schriftenreihe: | Einführung in die Nachrichtentechnik
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INHALT
Seite
1 Einführung 1
2 Grundprobleme der automatischen Spracherkennung 4
2 1 Akustisch-phonetische Analyse 4
2 2 Entscheidungstheoretische Formulierung der Satzerkennung 6
3 Vorverarbeitung des Sprachsignals 11
3 1 Kurzzeitspektren 11
3 2 Funktionsmodell der Lautheitsempfindung 14
3 3 Lineare Prädiktion 16
3 4 Vergleich der verschiedenen Verfahren zur Vorverarbeitung 18
3 5 Vokalstichprobe für experimentelle Untersuchungen 20
4 Methoden der Klassifikation 23
4 1 Linearer Klassifikator 27
411 Generalisierte Entscheidungsfunktionen 30
412 Trennbarkeit des linearen Klassifikators 32
413 Lernverfahren bei linearen Klassifikatoren 35
4131 Lösung des Systems von Ungleichungen 35
4132 Stochastische Approximation für mehrere Klassen 39
414 Experimentelle Untersuchungen mit Vokalspektren 42
4 2 Abstandsklassifikatoren 45
421 Nächster-Nachbar-Regel 46
422 Mahalanobis-Klassifikator 48
423 Experimentelle Untersuchungen mit Vokalspektren 51
4 3 Statistische Klassifikatoren 54
431 Der optimale Klassifikator 54
432 Annahme von Normalverteilungen 57
433 Schätzung von Normalverteilungen 60
434 Schätzung allgemeiner Wahrscheinlichkeitsdichte-Funktionen 61
435 Experimentelle Untersuchungen mit Vokalspektren 63
436 Zusammenfassung der experimentellen Ergebnisse aus Abschn 4 64
5 Methoden der Merkmalsextraktion 67
5 1 Grundprobleme 68
5 2 Diskrete Karhunen-Loeve-Reihenentwicklung 70
521 Zusammenhang mit der Hauptachsen-Transformation 73
522 Informationstheoretische Betrachtung der KL-Reihenentwicklung 76
5 3 Generalisierte Karhunen-Loeve-Reihenentwicklung 80
531 Verwendung mehrerer Transformationen 80
532 Verwendung einer gemeinsamen Transformation 82
5321 Auswahl der Achsen 83
5322 Optimale Transformation bezüglich der Klassenmittelpunkte 84
5323 Experimentelle Untersuchungen mit Vokalspektren 87
5 4 Gütemaße für Merkmale zur Bewertung der Trennbarkeit 92
541 Fehlerrate des optimalen Klassifikators 92
542 Abstandsmaße für Verteilungsdichten bei 2 Klassen 94
543 Transinformation als Gütemaß 97
5 5 Merkmalsselektion 100
551 Schrittweise Merkmalsauswahl 100
552 Optimale Merkmalsauswahl mit Hilfe eines Baumsuchverfahrens 101
553 Experimentelle Untersuchungen mit Vokalspektren 103
6 Automatische Spracherkennung auf der Basis silbenorientierter
Einheiten 106
6 1 Grundkonzepte für Spracherkennungssysteme 106
6 2 Die Rolle der Silbe in der Sprachverarbeitung 109
6 3 Halbsilben als Verarbeitungseinheiten 112
6 4 Vokale und Konsonantenfolgen als Entscheidungseinheiten 113
7 Experimentelle Untersuchungen zur silbenorientierten
Spracherkennung 116
7 1 Segmentierung in Halbsilben 117
7 2 Klassifikation der Konsonantenfolgen und Vokale 123
721 Klassifikation anhand von Gesamtmustern 124
7211 Dynamische Interpolation 124
7212 Mustervergleich mit Dynamischer Programmierung 125
7213 Experimentelle Ergebnisse 127
722 Auswertung akustisch-phonetischer Merkmale 129
7221 Extraktion der akustischen Merkmale 133
1222 Klassifikation der Merkmalsvektoren 138
7223 Kontrollexperiment mit Gesamtmustern 143
7 3 Silbenorientierte Lexikonsuche 146
731 Optimale Korrektur von Erkennungsfehlern 147
732 Lexikonsuche mit spektralen Repräsentanten 150
7 4 Erkennung gesprochener Sätze 154
741 Ausprachemodelle für Wörter 155
742 Satzerkennung mit 1-stufiger Dynamischer Programmierung 157
743 Experimentelle Ergebnisse zur Satzerkennung 160
744 Verwandtschaft zu Markov-Modellen 161
745 Berücksichtigung der Syntax 167
746 Experimentelle Ergebnisse zur Satzerkennung mit Syntax 169
8 Schlußbetrachtung 172
9 Zusammenfassung 174
10 Verzeichnis der wichtigsten mathematischen Symbole 176
11 Literatur 177
Anhang A: Liste der 1001 häufigsten Wörter des Deutschen 184
B: Liste der 16 Testsätze 188
Stichwortverzeichnis 189 |
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