Modulare neuronale Netze zur aufwandsreduzierten Spracherkennung:
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| Published: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1997
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| Series: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschrittberichte VDI / 10]
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| adam_text | Titel: Modulare neuronale Netze zur aufwandsreduzierten Spracherkennung
Autor: Glaeser, Axel
Jahr: 1997
’SCHRITT-m MM^M BERICHTEmW^^l Dipl.-Ing. Axel Glaeser, Ober-Ramstadt Modulare neuronale Netze zur aufwandsreduzierten Spracherkennung Reihe 10 : Informatik/ Kommunikationstechnik Nr. 460
INHALTSVERZEICHNIS V Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 1.1 Ziel der Spracherkennung............................... 1 1.2 Probleme der Spracherkennung ........................... 2 1.3 Lösungsansätze zur Spracherkennung........................ 3 1.4 Zielsetzung und Abgrenzung dieser Arbeit..................... 4 1.5 Konzept und Gliederung............................... 5 2 Die Sprachdaten 7 2.1 Grundbegriffe..................................... 7 2.2 Einfluß auf die Erkennungsergebnisse........................ 8 2.3 Die verwendeten Phoneme und Worte........................ 10 2.4 Statistische Verteilung und Informationsgehalt................... 12 2.5 Bildung der Datensätze................................ 13 3 Sprachvorverarbeitung 15 3.1 Aufnahmebedingungen und Quantisierung..................... 15 3.2 Sprachdetektion.................................... 16 3.3 Preemphase...................................... 18 3.4 Frequenzanalyse.................................... 19 3.5 Skalierung und Normierung ............................. 21 4 Neuronale Netze in der Mustererkennung 26 4.1 Einleitung....................................... 26 4.2 Definition neuronaler Netze ............................. 27 4.3 Biologische neuronale Netze............................. 29 4.4 Künstliche neuronale Netze ............................. 31 4.5 Überlegungen zum Einsatz einer angepaßten Hardware.............. 35 4.5.1 Beurteilungskriterien............................. 35 4.5.2 Grundlegende Realisierungskonzepte .................... 37
VI INHALTSVERZEICHNIS 4.5.3 Schlußfolgerungen............................... 38 4.6 Das verwendete neuronale Netz........................... 39 4.6.1 Der Backpropagation-Lenialgorithmus ................... 40 4.6.2 Gütekriterien................................. 42 4.6.3 Untersuchungsergebnisse........................... 43 4.6.4 Erkennung instationärer Phoneme...................... 47 5 Modulare neuronale Netze 49 5.1 Das Referenzerkennungssystem ........................... 50 5.2 Bildung von Phonemgruppen ............................ 51 5.2.1 Phonetisch-akustischer Ansatz........................ 51 5.2.2 Abbildungskonforme Modularisierung für neuronale Netze ........ 54 5.3 Strukturanalyse.................................... 61 5.3.1 Parallele Struktur............................... 61 5.3.2 Hierarchische Struktur............................ 64 5.4 Das entwickelte modulare neuronale Netz zur Phonemerkennung......... 66 5.4.1 Merkmalsbeschreibung............................ 66 5.4.2 Überlegungen zu fehlerkorrigierenden Maßnahmen............. 67 5.4.3 Verbesserte Phonemgruppenbildung..................... 70 5.4.4 Ergebnisse................................... 74 6 Bestimmung entscheidungsrelevanter Eingangsparameter 79 6.1 Problemstellung........... 79 6.2 Vorstellung des entwickelten Verfahrens....................... 81 6.3 Das modifizierte modulare neuronale Netz..................... 86 7 Der Worterkenner 91 7.1 Hidden-Markov-Modelle in der Worterkennung................... 92 7.1.1 Funktionsweise ................................ 92 7.1.2 Der Erkennungsvorgang ........................... 94 7.2 Untersuchungen und Ergebnisse der Worterkennung................ 97 8 Zusammenfassung 100 Literatur 102
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