Parametrisierung und Klassifikation gesprochener Sprache:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1995
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschrittberichte VDI / 10]
353 |
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| Beschreibung: | Zugl.: Erlangen-Nürnberg, Univ., Diss., 1994 |
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| adam_text | Titel: Parametrisierung und Klassifikation gesprochener Sprache
Autor: Rieck, Stefan
Jahr: 1995
Inhalt sver zeichnis 1 Einführung 1 1.1 Motivation.................................... 1 1.2 Grundlagen der Sprachwissenschaft...................... 3 1.2.1 Sprachproduktion............................ 4 1.2.2 Sprachperzeption............................ 6 1.2.3 Kategorisierung............................. 8 1.3 Stand der Technik ............................... 11 1.4 Beitrag dieser Arbeit zur Forschung...................... 13 2 Parametrisierung 15 2.1 Diskretisierung................................ 15 2.2 Spektrale Analyse................................ 16 2.3 Lineare Vorhersage............................... 19 2.4 Perzeptionsmodelle............................... 22 2.5 Cepstrale Analyse................................ 25 2.6 Berücksichtigung von zeitlichem Kontext................... 28 3 Klassifikation 32 3.1 Entscheidungstheoretischer Ansatz ...................... 33 3.2 Klassifikation bei vorgegebener Form der Wahrscheinlichkeitsdichte .... 34 3.2.1 Klassenweise normalverteilte Merkmale................ 35 3.2.2 Schätzung der Parameter........................ 36 3.3 Klassifikation mit direkter Schätzung der a-posteriori Wahrscheinlichkeiten 39 3.4 Klassifikation mit neuronalen Netzwerken................... 42 3.4.1 Zusammenhang mit parametrischen Klassifikatoren......... 43 3.4.2 Vorwärtsgerichtete Netze........................44 3.4.3 Zeitverzögernde und rückgekoppelte Netze.............. 46 3.4.4 Phonotopische Karten......................... 49 3.5 Integrierte Ansätze mit Hidden-Markov-Modellen.............. 52 3.5.1 Hidden-Markov-Modelle........................ 53 3.5.2 Semi-kontinuierliche Hidden-Markov-Modelle............ 56 3.5.3 Kombination von HMM und Neuronalen Netzen........... 58 V
4 Merkmalstransformationen 60 4.1 Lineare Transformationen ........................... 60 4.2 Nichtlineare TVansformationen......................... 63 5 Kompensation von Schwankungen 68 5.1 Modifikationen auf der Ebene der Merkmalsberechnung ........... 69 5.1.1 Normierungen.............................. 71 5.1.2 Adaption ................................ 79 5.2 Modifikationen auf der Ebene der Klassifikation............... 82 5.2.1 Robuster Ansatz....._....................... 82 5.2.2 Adaption ................................ 85 6 Stichproben 90 6.1 Beispiele für derzeit verfügbare Stichproben ................. 91 6.2 Die ERBA-Stichprobe.............................. 94 6.2.1 Entwurf und Generierung des Korpus.................94 6.2.2 Festlegung der Größe der Stichprobe.................100 6.2.3 Aufnahme der Stichprobe..............rr~.......101 6.2.4 Automatische Etikettierung......................102 6.3 Beschreibung der in dieser Arbeit verwendeten Stichproben.........103 7 Experimente
und Ergebnisse 105 7.1 Kriterien zur Leistungsbewertung.......................105 7.2 Parametrisierung................................109 7.2.1 Untersuchungen zu statischen Merkmalen...............110 7.2.2 Berücksichtigung von Kontext.....................118 7.3 Klassifikation..................................122 7.3.1 Vokalklassifikation mit Neuronalen Netzen..............122 7.3.2 Vektorquantisierung mit Kohonen-Netzen..............128 7.3.3 Zusammenfassung............................135 7.4 Merkmalstransformationen...........................135 7.4.1 Vergleich verschiedener linearer Transformationen..........135 7.4.2 Untersuchungen zur Linearen Diskriminanzanalyse (LDA) .....138 7.4.3 Einsatz von MLPs zur Diskriminanzanalyse (NLDA)........139 7.4.4 Zusammenfassung............................142 7.5 Kompensation von Schwankungen auf der Ebene der Merkmalsberechnung 142 7.5.1 Vergleich der Normierungsverfahren zur Reduktion der Sprecherabhängigkeit ...............................142
7.5.2 Einsatz der Normierungsverfahren zum Ausgleich von Kanalschwankungen ..............................146 7.5.3 Zusammenfassung............................149 7.6 Kompensation von Schwankungen auf der Ebene der Klassifikation.....149 VI
7.6.1 Sprechergruppen............................149 7.6.2 Codebuchadaption...........................151 7.6.3 Vergleich von Codebuchadaption und dynamischer Cepstraler Subtraktion .................................152 7.6.4 Zusammenfassung............................154 7.7 Beschleunigung der Verfahren.........................154 7.7.1 Parametrisierung............................155 7.7.2 Klassifikation..............................156 7.7.3 Zusammenfassung............................158 7.8 Ergebnis.....................................159 8 Zusammenfassung 161 A Verwendete Lautinventare 167 A.l Die Phoneme des Deutschen..........................167 A.2 Liste der vereinbarten Lautkomponentenklassen der ERBA-Stichprobe . . . 169 A. 3 Lautklassen der TlMIT-Stichprobe .......................171 B Beschreibung der Merkmalberechnung 173 B. l Mel-Cepstrum..................................173 B. 2 Mel-Cepstrum mit DACS............................176 C Die ERBA-Stichprobe 178 C. l Liste aller verwendeten Schablonen......................178 C.2 Vollständige Liste der Regeln .........................179 C.3 Informationen zur Stichprobe.........................187 Literaturverzeichnis 188 VII
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