Künstliche neuronale Netzwerke zur adaptiven Geräuschreduktion für robuste Spracherkennung:
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I
NHALTSVERZEICHNIS
F
ORMELZEICHEN
UND
S
CHREIBWEISEN
.
IX
A
BKUERZUNGEN
.
XIV
1.
E
INLEITUNG
.
1
2.
P
ROBLEMBESCHREIBUNG
UND
A
UFGABENSTELLUNG
.
3
2.1.
SZENARIO
FUER
SPRACHERKENNUNG
IN
ANWENDUNGSUMGEBUNG
.
3
2.2.
STOERUNGSARTEN
.
4
2.3.
MASSNAHMEN
ZUR
BEHANDLUNG
DER
UNTERSCHIEDLICHEN
STOERUNGSARTEN
.
6
2.4.
INHALT
UND
GLIEDERUNG
DER
ARBEIT
.
8
3.
LOESUNGSANSAETZE
MIT
NEURONALEN
NETZWERKEN
.
9
3.1.
EINFUEHRUNG
IN
NEURONALE
NETZWERKE
.
9
3.1.1.
GRUNDBAUSTEINE
DER
NETZTOPOLOGIE
.
9
3.1.2.
TRAINING
.
13
3.2.
ABBILDUNGSEIGENSCHAFTEN
VON
MULTILAYER
PERZEPTRON-NETZWERKEN
.
20
3.3.
SCHAETZUNG
DER
STOERFREIEN
SPACHSIGNALREPRAESENTATION
.
21
3.4.
KONZEPTE
ZUR
NEURONALEN
STOERREDUKTION
.
25
3.4.1.
EINMALADAPTIVE
NETZWERKE
.
25
3.4.2.
KONTINUIERLICHE
NETZWERKADAPTION
.
27
3.5.
BEWERTUNGSKRITERIEN
.
28
3.6.
VERWANDTE
ANSAETZE
.
31
I
NHALTSVERZEICHNIS
3.6.1.
GERAEUSCHREDUKTION
MIT
EINMALADAPTIVEN
NETZEN
.
31
3.6.2.
AUTOMATISCHE
NETZGENERIERUNGSVERFAHREN
.
32
3.6.3.
ADAPTION
AN
INSTATIONAERE
SIGNALUMGEBUNGEN
.
34
3.7.
ANSAETZE
IN
DER
VORLIEGENDEN
ARBEIT
.
36
4.
SLGNALVORVERARBEITUNG
UND
TESTBETT
.
37
4.1.
DATENBASIS
.
37
4.2.
MERKMALSEXTRAKTION
.
43
4.2.1
LPC-CEPSTRUM-ANALYSE
.
44
4.2.2
ZEITLICHE
ABLEITUNGEN
.
47
4.2.3
HAUPTACHSENTRANSFORMATION
.
49
4.3.
SIMULATIONSSYSTEM
.
51
5.
G
ERAEUSCHREDUKTION
MIT
M
ULTILAYER
P
ERZEPTRON
-N
ETZWERKEN
.
54
5.1.
EXPERIMENTE
ZUR
NETZWERKENTWICKLUNG
.
55
5.2.TOPOLOGIE
.
56
5.3.
TRAINING
.
65
5.4.
DATENAUSWAHL
UND
ROBUSTHEIT
.
70
5.4.1.
VERAENDERLICHKEIT
VON
SIGNALPARAMETEM
.
70
5.4.2.
WECHSELNDE
GERAEUSCHQUELLEN
.
72
5.5.
SIGNALREPRAESENTATION
.
76
5.5.1.
ERWEITERTE
MERKMALSVEKTOREN
.
76
5.5.2.
ZEITLICHE
ABLEITUNGEN
.
77
5.5.3.
HAUPTACHSENTRANSFORMATION
.
79
5.6.
VORVERARBEITUNG
UND
GERAEUSCHREDUKTION
IM
SELBEN
SCHRITT
.
80
5.7.
ZUSAMMENFASSUNG
DER
ERGEBNISSE
MIT
MULTILAYER
PERZEPTRON
NETZWERKEN
.
82
I
NHALTSVERZEICHNIS
6.
A
UTOMATISCHE
N
ETZWERKGENERIERUNG
.
83
6.1.
CASCADE
CORRELATION
.
84
6.1.1.
FUNKTIONSWEISE
DES
CASCADE
CORRELATION-LEMVERFAHRENS
.
84
6.1.2.
VERGLEICH
DER
TOPOLOGIE
MIT
DEM
MULTILAYER
PERZEPTRON-NETZWERK90
6.1.3.
ERWEITERUNGEN
FUER
DIE
GERAEUSCHREDUKTION
.
92
6.2.RESOURCE
ALLOCATING
NETWORK
.
95
6.3.
VERGLEICH
AUTOMATISCH
GENERIERTER
NETZWERKE
MIT
DEM
MULTILAYER
PERZEPTRON
.
99
6.3.1.
WORTERKENNUNGSERGEBNISSE
.
99
6.3.2.
AUFWANDSVERGLEICH
DER
UNTERSCHIEDLICHEN
NETZWERKMODELLE
.
101
6.4.
ZUSAMMENFASSUNG
DER
AUTOMATISCHEN
NETZGENERIERUNG
.106
7.
N
ETZWERKADAPTION
MIT
G
ER
A
USCHPARAMETERN
.
107
7.1.
FUNKTIONSWEISE
DER
NETZWERKADAPTION
MIT
GERAEUSCHPARAMETERN
.
107
7.2.
EXTRAKTION
DER
GERAEUSCHPARAMETER
.
111
7.3.
AUSWAHL
GEEIGNETER
PARAMETER
.116
7.4.
EXPERIMENTELLE
ERGEBNISSE
.118
7.4.1.
ADAPTION
MIT
GERAEUSCHKOEFFIZIENTEN
.119
7.4.2.
ADAPTION
MIT
DEN
KOEFFIZIENTEN
DER
HAUPTACHSENTRANSFORMATION.
124
7.5.
ZUSAMMENFASSUNG
DER
NETZWERKADAPTION
MIT
GERAEUSCHPARAMETEM
.
129
8.
V
ERGLEICH
MIT
N
ICHTLINEARER
S
PEKTRALSUBTRAKTION
.
130
8.1.
FUNKTIONSWEISE
EINKANALIGER
SPEKTRALSUBTRAKTIONSVERFAHREN
.
131
8.2.
NICHTLINEARE
SPEKTRALSUBTRAKTION
.
135
8.3.
EXPERIMENTELLE
ERGEBNISSE
.
137
8.4.
ZUSAMMENFASSUNG
DES
VERGLEICHS
MIT
NICHTLINEARER
SPEKTRALSUBTRAKTION
.
139
9.
Z
USAMMENFASSUNG
UND
A
USBLICK
.
140
I
NHALTSVERZEICHNIS
A
NHANG
.
143
A.1.
WORTLISTE
ZUR
STEUERUNG
DES
TEXTVERARBEITUNGSSYSTEMS
.
143
A.2.
ZEITSIGNALE
UND
LEISTUNGSDICHTESPEKTREN
DER
GERAEUSCHAUFNAHMEN.
144
A.3.
TRAININGSPARAMETER
IN
DER
STEUERDATEI
DES
CASCADE
CORRELATION
LERNALGORITHMUS
.148
L
ITERATURVERZEICHNIS
.
149 |
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