Automatische Spracherkennung: Grundlagen, statistische Modelle und effiziente Algorithmen
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Braunschweig [u.a.]
Vieweg
1995
|
| Schriftenreihe: | Künstliche Intelligenz
|
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XI, 403 S. zahlr. graph. Darst. |
| ISBN: | 3528054921 |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINFUEHRUNG
1
1.1
MENSCH-MASCHINE-KOMMUNIKATION
.
1
1.2
MASCHINELLE
VERARBEITUNG
GESPROCHENER
SPRACHE
.
3
1.3
ENTWURFSPARAMETER
SPRACHERKENNENDER
SYSTEME
.
6
1.4
WARUM
IST
AUTOMATISCHE
SPRACHERKENNUNG
SCHWIERIG?
.
8
1.5
GESCHICHTE
UND
FORSCHUNGSPARADIGMEN
.
11
1.6
WAHRSCHEINLICHKEITSORIENTIERTE
SPRACHERKENNUNG
.
15
1.7
UEBERSICHT
.
18
2
GESPROCHENE
SPRACHE
21
2.1
ARTIKULATION
UND
SYMBOLPHONETISCHE
BESCHREIBUNG
.
22
2.1.1
ARTIKULATION
VON
SPRACHLAUTEN
.
22
2.1.2
PHONOLOGISCHE
KATEGORISIERUNG
.
25
2.1.3
SILBE
UND
INTONATION
.
28
2.1.4
AUSSPRACHEVERSCHLEIFUNG
.
30
2.2
AKUSTISCHE
THEORIE
DER
SPRACHERZEUGUNG
.
32
2.3
WAHRNEHMUNG
.
37
2.3.1
GEHOERORGANE
UND
SCHALLWANDERUNG
.
37
2.3.2
LAUTHEITSWAHRNEHMUNG
.
40
2.3.3
FREQUENZGRUPPEN
UND
TONHOEHENWAHRNEHMUNG
.
41
2.4
ZUSAMMENFASSUNG
.
42
3
MERKMALGEWINNUNG
45
3.1
DISKRETISIERUNG
.
46
3.1.1
ABTASTUNG
.
46
3.1.2
QUANTISIERUNG
.
47
3.2
KURZZEITANALYSE
.
48
3.2.1
ZEITBEREICHSMERKMALE
.
51
3.2.2
SPEKTRUMANALYSE
.
53
3.2.3
CEPSTRUMKOEFFIZIENTEN
.
58
3.2.4
LINEARE
VORHERSAGE
.
61
3.2.5
SONSTIGE
ANSAETZE
.
67
3.3
ZEITLICHE
VERAENDERUNG
DES
SPRACHSIGNALS
.
68
3.4
ZUSAMMENFASSUNG
.
73
4
KLASSIFIKATION
75
4.1
NUMERISCHE
KLASSIFIKATOREN
.
76
4.1.1
DER
OPTIMALE
KLASSIFIKATOR
.
76
4.1.2
PARAMETRISCHE
VERTEILUNGSDICHTEFUNKTIONEN
.
79
4.1.3
VERTEILUNGSFREIE
KLASSIFIKATOREN
.
81
4.1.4
NICHTPARAMETRISCHE
KLASSIFIKATOREN
.
84
4.1.5
DIE
SCHAETZUNG
DER
FEHLERRATE
.
86
4.2
UEBERWACHTES
LERNEN
.
87
4.2.1
SCHAETZUNG
DER
VERTEILUNGSDICHTEPARAMETER
.
87
4.2.2
INFORMATIONSTHEORETISCHE
OPTIMIERUNG
.
90
4.2.3
VERTEILUNGSFREIE
VERFAHREN
.
93
4.3
UNUEBERWACHTES
LERNEN
.
96
4.3.1
VEKTORQUANTISIERUNG
.
97
4.3.2
IDENTIFIKATION
VON
MISCHVERTEILUNGEN
(TEIL
A)
.
100
4.3.3
DER
EM-ALGORITHMUS
.
102
4.3.4
IDENTIFIKATION
VON
MISCHVERTEILUNGEN
(TEIL
B)
.
104
4.4
SUCHVERFAHREN
.
106
4.4.1
METRISCHE
NAECHSTER-NACHBAR-SUCHE
.
108
4.4.2
NICHTMETRISCHE
NAECHSTER-NACHBAR-SUCHE
.
110
4.4.3
SEQUENTIELLE
KLASSIFIKATION
.
112
4.5
MERKMALTRANSFORMATIONEN
.
113
4.5.1
KARHUNEN-LOEVE-TRANSFORMATION
.
114
4.5.2
KLASSENBEZOGENE
TRANSFORMATIONEN
.
116
4.6
ZUSAMMENFASSUNG
.
118
5
MARKOVMODELLE
121
5.1
DAS
EINZELWORTERKENNUNGSPROBLEM
.
122
5.2
MARKOVMODELLE
.
125
5.2.1
DEFINITIONEN
.
127
5.2.2
PRODUKTIONSWAHRSCHEINLICHKEITEN
.
129
5.2.3
DIE
VERBORGENE
ZUSTANDSFOLGE
.
131
5.2.4
SKALIERUNG
UND
LOGARITHMIERUNG
.
134
5.3
ML-SCHAETZUNG
DER
MODELLPARAMETER
.
135
5.3.1
BAUM-WELCH-ALGORITHMUS
.
136
5.3.2
VITERBI-TRAINING
.
139
5.4
KONTINUIERLICHE
ZUSTANDSAUSGABEFUNKTIONEN
.
140
VM
5.4.1
NORMALVERTEILUNGSDICHTEN
.
141
5.4.2
GAUSSSCHE
MISCHVERTEILUNGSDICHTEN
.
142
5.4.3
SEMIKONTINUIERLICHE
MARKOVMODELLE
.
144
5.5
LERNSTICHPROBE
UND
PARAMETERRAUM
.
145
5.5.1
MEHRFACHE
MODELLE
-
MEHRFACHE
TRAININGSBEISPIELE
.
146
5.5.2
PARAMETERVERKLEBUNG
.
147
5.5.3
INTERPOLATION
.
149
5.5.4
GLAETTUNG
.
151
5.6
VERALLGEMEINERTE
MODELLKONZEPTE
.
153
5.6.1
DAUERMODELLIERUNG
.
153
5.6.2
KORRELIERTE
AUSGABEDICHTEN
.
156
5.6.3
KARTESISCHE
PRODUKTMODELLE
.
158
5.6.4
WEITERE
LERNVERFAHREN
.
159
5.6.5
INTEGRIERTE
MERKMALTRANSFORMATION
.
161
5.7
ZUSAMMENFASSUNG
.
163
6
AKUSTISCH-PHONETISCHE
WORTMODELLIERUNG
165
6.1
WORTMODELLE
.
167
6.1.1
DIE
SCHAETZUNG
VON
WORTMODELLEN
.
167
6.1.2
GANZWORTMODELLE
UND
WORTUNTEREINHEITEN
.
170
6.2
KONTEXTUNABHAENGIGE
WORTUNTEREINHEITEN
.
173
6.2.1
PHONOLOGISCH
ORIENTIERTE
WORTUNTEREINHEITEN
.
174
6.2.2
HIERARCHISCHE
WORTREPRAESENTATIONEN
.
176
6.2.3
AKUSTISCH
ORIENTIERTE
WORTUNTEREINHEITEN
.
178
6.3
KONTEXTABHAENGIGE
WORTUNTEREINHEITEN
.
179
6.3.1
PHONEME
IN
KONTEXT
.
180
6.3.2
MODELLE
KONTEXTABHAENGIGER
PHONEME
.
181
6.3.3
VERALLGEMEINERTE
TRIPHONE
.
183
6.3.4
POLYPHONE
.
186
6.3.5
SUBPHONEMISCHE
MODELLIERUNG
.
187
6.4
WORTGRENZENMODELLIERUNG
.
190
6.5
NICHTWOERTER,
UNBEKANNTE
WOERTER
UND
NEUE
WOERTER
.
192
6.6
ZUSAMMENFASSUNG
.
196
7
GRAMMATISCHE
SPRACHMODELLE
199
7.1
LINGUISTISCH
GESTEUERTE
SPRACHERKENNUNG
.
200
7.2
STOCHASTISCHE
GRAMMATIKEN
.
204
7.2.1
DISKRETE
STOCHASTISCHE
PROZESSE
.
204
7.2.2
AEQUIVALENZKLASSENBILDUNG
.
207
7.2.3
FAKTORISIERUNG
UND
ADAPTION
DES
SPRACHMODELLS
.
210
IX
7.2.4
KONZEPTUELLE
GRAMMATIKEN
.
214
7.3
SCHAETZUNG
DER
SPRACHMODELLPARAMETER
.
215
7.3.1
GLAETTUNG
RELATIVER
HAEUFIGKEITEN
.
216
7.3.2
RUECKFALL
AUF
VERGROEBERTE
STATISTIKEN
.
219
7.3.3
INTERPOLATION
.
220
7.3.4
KATEGORIEN
.
225
7.4
ZUSAMMENFASSUNG
.
229
8
DEKODIERUNG
KONTINUIERLICHER
SPRACHE
231
8.1
SYNCHRONE
SUCHE
.
233
8.1.1
NETZWERKE
VON
MARKOVMODELLEN
.
233
8.1.2
DIE
BESTE
WORTSEGMENTIERUNG
.
236
8.1.3
STRAHLSUCHE
.
240
8.1.4
VORWAERTS-RUECKWAERTS-SUCHE
.
243
8.2
ASYNCHRONE
SUCHE
.
244
8.2.1
DER
A*-ALGORITHMUS
.
245
8.2.2
DIE
KELLERSUCHE
.
247
8.3
WORTSCHATZORGANISATION
.
253
8.4
MEHRPHASENDEKODIERUNG
.
259
8.4.1
DAS
PRINZIP
DER
SCHRITTWEISEN
VERFEINERUNG
.
259
8.4.2
DIE
N
BESTEN
WORTKETTEN
.
261
8.5
ZUR
INTERAKTION
ZWISCHEN
AKUSTISCHEM
UND
LINGUISTISCHEM
MODELL
.
265
8.6
ZUSAMMENFASSUNG
.
268
9
DAS
ISADORA-SYSTEM
271
9.1
REKURSIVE
MARKOVMODELLE
.
273
9.1.1
DEFINITION
.
273
9.1.2
DIE
VORWAERTS
UND
RUECKWAERTSWAHRSCHEINLICHKEITEN
.
275
9.2
DIE
SYSTEMARCHITEKTUR
.
278
9.2.1
STRUKTURIERTE
MARKOVMODELLE
.
280
9.2.2
NETZWERKFORMALISMUS
.
281
9.2.3
AKUSTISCHE
MODELLE
.
283
9.2.4
REDUZIBLE
UND
IRREDUZIBLE
A-KNOTEN
.
284
9.3
DAS
NETZWERK
ZUR
MASCHINELLEN
SPRACHERKENNUNG
.
287
9.3.1
SPRACHEINHEITEN
UNTERHALB
DER
WORTEBENE
.
288
9.3.2
SPRACHEINHEITEN
INNERHALB
UND
OBERHALB
DER
WORTEBENE
.
291
9.3.3
AUSWAHL
EXPLIZITER
MODELLE
.
294
9.3.4
BAUMFOERMIGE
WORTSCHATZORGANISATION
.
295
9.4
LERNEN
.
297
9.4.1
INITIALISIERUNG
.
297
X
9.4.2
STANDARDLERNVERFAHREN
.
298
9.4.3
DAS
A.P.I.S.-LERNVERFAHREN
FUER
HIERARCHISCHE
WORTMODELLE
.
300
9.5
ERKENNEN
.
306
9.5.1
REKURSIVER
VITERBI-ALGORITHMUS
.
306
9.5.2
RUECKVERFOLGUNG
.
308
9.5.3
GESCHACHTELTE
SYMBOLISCHE
BESCHREIBUNGEN
.
310
9.5.4
OPAKE
KNOTEN
.
312
9.6
ZUSAMMENFASSUNG
.
314
10
EXPERIMENTELLE
UNTERSUCHUNGEN
317
10.1
BASISKONFIGURATION
ZUR
SPRACHERKENNUNG
.
318
10.1.1
SPRACHDATEN
UND
ERKENNUNGSAUFGABE
.
318
10.1.2
KONFIGURATION
DES
ERKENNUNGSSYSTEMS
.
319
10.2
DETAILLIERTE
AUSWERTUNGEN
ZUR
SPRACHERKENNUNG
.
321
10.2.1
SPRECHERABHAENGIGE
WORTERKENNUNG
.
321
10.2.2
KODEBUCHENTWURF
.
322
10.2.3
PHONETISCHE
MODELLIERUNG
.
326
10.2.4
SCHAETZUNG
LINGUISTISCHER
SPRACHMODELLE
.
330
10.2.5
MEHRPHASENDEKODIERUNG
.
331
10.3
ERKENNUNG
SPONTAN
PRODUZIERTER
AEUSSERUNGEN
.
335
10.3.1
DAS
ERLANGER
BAHNAUSKUNFTSYSTEM
.
336
10.3.2
EVALUIERUNG
SPONTANSPRACHLICHEN
DATENMATERIALS
.
338
10.4
ZUSAMMENFASSUNG
.
341
11
ZUSAMMENFASSUNG
343
LITERATURVERZEICHNIS
349
SACHREGISTER
388
A
SPRACHERKENNUNG
MIT
ISADORA
395
A.L
PHONETISCHE
UMSCHRIFTSYSTEME
.
396
A.2
PHONEMISCHE
BASISEINHEITEN
.
397
A.3
DIE
KARDINALZAHLWOERTER
VON
1
BIS
999999
.
398
A.4
KATEGORIEPAARGRAMMATIK
FUER
UHRZEITANGABEN
.
399
A.5
EVALUIERUNG
VERSCHIEDENER
WORTUNTEREINHEITEN
.
400
B
REKURSIVE
MARKOVMODELLE
401
B.L
SCHAETZUNG
DER
MODELLPARAMETER
.
401
B.2
UEBERFUEHRUNG
IN
EIN
HMM
.
402
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