Sprecherunabhängige Erkennung von isoliert gesprochenen Einzelwörtern unter Verwendung der Vektorquantisierung und von Neuronalen Netzen:
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INHALTSVERZEICHNIS
1.
EINLEITUNG
1
2.
STANDARDVERFAHREN
DER
SPRACH
ERKENNUNG
5
2.1
VERARBEITUNG
VON
SPRACHSIGNALEN
.
5
2.2
VQ
(VEKTORQUANTISIERUNG)
.
6
2.3
DP
(DYNAMIC
PROGRAMMING)
.
10
2.3.1
PROBLEMFORMULIERUNG
.
10
2.3.2
DTW
(DYNAMIC
TIME
WARPING)
.
11
2.4
DTW-BASIERENDE
SIR
.
16
2.4.1
ISOD
ATA-CLUSTERUNGSALGORITHMUS
.
16
2.4.2
KNN-ENTSCHEIDUNGSREGEL
.
21
2.5
HMMS
(HIDDEN
MARKOV
MODELLE)
.
21
3
DASEXPERIMENTALSYSTEM
32
3.1
STRUKTUR
DES
EXPERIMENTALSYSTEMS
.
32
3.2
VERARBEITUNGSUMGEBUNG
.
33
3.2.1
VERARBEITUNGSSYSTEM
.
34
3.2.2
ERFASSUNG
DER
SPRACHPROBEN
.
36
4.
ZUR
UNTERSUCHUNG
DER
SPRACHVORVER
ARBEITUNG
39
4.1
MERKMALSEXTRAKTION
.
40
4.1.1
AUSWAHL
DER
SPRACHMERKMALE
.
40
4.1.2
IMPLEMENTATION
DES
MFCC-ALGORITHMUS
.
41
4.1.3
TRACE-SEGMENTIERUNG
.
44
4.1.4
DYNAMISCHE
MERKMALE
.
48
4.1.5
EXPERIMENTELLE
UNTERSUCHUNGEN
ZUR
MERKMALSEX
TRAKTION
.
49
4.2
VQ-BASIERTE
SPRACHVORVERARBEITUNG
.
55
4.2.1
DER
LBG-ALGORITHMUS
.
56
4.2.2
VQ
MIT
WORTBASIERTEN
CODEBUECHEM
.
56
4.3
SPRECHERCLUSTERUNG
.
67
4.3.1
VQ-BASIERTE
SPRECHERCLUSTERUNG
.
68
4.3.2
EXPERIMENTELLE
UNTERSUCHUNGEN
.
69
4.3.3
DISKUSSION
.
71
5.
ZUR
UNTERSUCHUNG
VON
NN-BASIERTEN
ERKENNUNGSVERFAHREN
74
5.1
DAS
MLP-NETZ
.
74
5.1.1
NETZSTRUKTUR
.
74
5.1.2
BACKPROPAGATION(BP)-LEMREGEL
.
77
5.1.3
EIGENSCHAFTEN
DES
MLP-NETZES
.
80
5.2
LERNEN
MIT
VEKTORQUANTISIERTEN
TRAININGSDATEN
.
83
5.2.1
SYSTEMBESCHREIBUNG
.
83
5.2.2
EXPERIMENTELLE
UNTERSUCHUNGEN
.
84
5.3
EXPANSION
DES
EINGANGSRAUMES
.
90
5.3.1
KOMBINATION
DER
MIT
MFCC
UND
DMFCC
TRAINIER
TEN
MLP-NETZE
.
90
5.3.2
KLASSIFIZIERENDE
NETZGRUPPE
.
93
5.3.3
BESCHLEUNIGUNG
DER
EIKENNUNGSPHASE
.
98
6.
ZUSAMMENFASSUNG
100
LITERATUR
.
102 |
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