Erzeugung robuster akustisch-phonetischer Modelle für die automatische Spracherkennung durch explizite Gruppenbildungen:
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2002
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INHALTSVERZEICHNIS
1 EINFUEHRUNG 1
1.1 EINFUEHRUNG UND MOTIVATION. 1
1.2 AUTOMATISCHE SPRACHERKENNUNG. 5
1.2.1 DEKODIERUNGSGLEICHUNG. 5
1.2.2 STOCHASTISCHE MODELLIERUNG MIT HIDDEN-MARKOV-MODELLEN. 6
1.2.3 VITERBI-ALGORITHMUS.^. 7
1.3 BASISSYSTEM. 8
1.4 VORVERARBEITUNG UND MERKMALSBILDUNG. 8
1.4.1 LAUTHEITSBASIERTE VORVERARBEITUNG. 9
1.4.2 MEL-CEPSTRALE VORVERARBEITUNG . 9
1.4.3 WEITERE MERKMALE. 9
1.4.4 DELTA-KOEFFIZIENTEN. 10
1.4.5 NOMENKLATUR DER VORVERARBEITUNGEN. 10
1.5 VERWENDETE DATENBASIS. 11
2 INITIALISIERUNG UND TRAINING AKUSTISCHER MODELLE 12
2.1 EINFUEHRUNG. 12
2.2 INITIALISIERUNGSVERFAHREN. 13
2.2.1 STAND DER TECHNIK. 13
2.2.2 SELEKTIVE CLULSTERTEILUNG. 14
2.2.3 OPTIMIERTE VEKTORGRUPPIERUNG . 14
2.3 GRUNDLEGENDE TRAININGS- UND ADAPTIONSVERFAHREN. 16
2.3.1 DER "SEGMENTAL K-MEANS"-ANSATZ. 16
2.3.2 DAS "MAXIMUM LIKELIHOOD"-OPTIMIERUNGSKRITERIUM (ML). 18
2.3.3 DAS "MAXIMUM APOSTERIORI"-OPTIMIERUNGSKRITERIUM (MAP) . 19
2.4 DAS "MAXIMUM LIKELIHOOD LINEAR REGRESSION"-VERFAHREN (MLLR) . 21
2.4.1 EINFUEHRUNG. 21
2.4.2 ML-SCHAETZUNG DER TRANSFORMATIONSMATRIX. 22
2.5 "EIGENVOICES" UND DAS "MAXIMUM LIKELIHOOD EIGENSPACE DECOMPOSITION"-
ADAPTIONSVERFAHREN (MLED) . 24
2.5.1 EIGENVOICES. 24
2.5.2 GENERIERUNG DES EIGENRAUMS . 24
2.5.3 DAS "MAXIMUM LIKELIHOOD EIGENSPACE DECOMPOSITION"-
ADAPTIONSVERFAHREN (MLED) . 31
2.5.4 EXPERIMENTE . 33
II
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN
HTTP://D-NB.INFO/967547512
INHALTSVERZEICHNIS
III
2.6 KOMBINATION VON MLED- UND MLLR-SCHAETZUNG. 35
2.7 VERGLEICHENDE ADAPTIONSEXPERIMENTE. 38
3 UNTERSUCHUNGEN ZUR SPRECHGESCHWINDIGKEIT 40
3.1 EINFUEHRUNG UND MOTIVATION. 40
3.2 STAND DER TECHNIK. 41
3.2.1 BASISMASSE DER SPRECHGESCHWINDIGKEIT. 41
3.2.2 VERFAHREN ZUR SPRECHGESCHWINDIGKEITSBESTIMMUNG. 43
3.2.3 FESTLEGUNG DES BEOBACHTUNGSZEITRAUMS: LOKALE VS.
GLOBALE MESSUNG. 44
3.2.4 LOKALE SPRECHGESCHWINDIGKEIT. 45
3.3 BESTIMMUNG DER SPURT-WEISEN SPRECHGESCHWINDIGKEIT. 47
3.3.1 KATEGORIE-WEISE SPRECHGESCHWINDIGKEIT. 47
3.3.2 KONTINUIERLICHE SPRECHGESCHWINDIGKEIT. 55
3.3.3 ERWEITERUNG FUER GLEICHZEITIGE GESCHLECHTSBESTIMMUNG. 58
3.4 UNTERSUCHUNGEN ZUR LOKALEN SPRECHGESCHWINDIGKEIT: LOKALE SCOREMASSE
. 60
3.4.1 LOKALER SCORE MITTELWERT (LAS). 63
3.4.2 LOKALE KONFIDENZ. 63
3.4.3 UNTERSUCHUNGEN ZU DEN LOKALEN MASSEN LSR UND LAS . 64
3.5 PHONEMDAUER UND SCORE. 73
4 ZUSTANDSGRUPPIERUNG MIT ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 76
4.1 KONTEXTMODELLIERUNG: STAND DER TECHNIK. 76
4.1.1 EINFUEHRUNG. 76
4.1.2 PHONETISCHE ENTSCHEIDUNGSBAEUME. 79
4.1.3 VOM ENTSCHEIDUNGSBAUM ZUM ERKENNER-MODELL. 82
4.2 ALLGEMEINE UNTERSUCHUNGEN. 83
4.2.1 SPRECHGESCHWINDIGKEIT UND SPRACHMODELL . 83
4.2.2 SPRECHGESCHWINDIGKEIT UND BAUMGROESSE. 85
4.3 BILDUNG VON MODELLGRUPPEN BEZUEGLICH DER SPRECHGESCHWINDIGKEIT. 86
4.3.1 ANSATZPUNKTE ZUR KLASSENWEISEN EINTEILUNG. 86
4.3.2 GEMEINSAMER ENTSCHEIDUNGSBAUM - KLASSENWEISES PARAMETERTRAINING .
89
4.3.3 KLASSENWEISE ENTSCHEIDUNGSBAEUME. 91
4.3.4 MODELLGENERIERUNG DURCH CROSSVALIDIERUNG . 92
4.3.5 ERKENNERNAHE CROSSVALIDIERUNG: KNOTENBAEUME . 93
4.4 ENTSCHEIDUNGSBAEUME MIT GENERALISIERTEM KONTEXT. 98
4.4.1 GENERALISIERTER KONTEXT. 98
4.4.2 ERGEBNISSE . 102
5 AUTOMATISCHE SPRECHERGRUPPIERUNG 109
5.1 EINFUEHRUNG. 109
5.2 SPRECHERMODELLE . 113
5.2.1 MODELLSTRUKTUREN. 113
5.2.2 AUFBAU DES KLASSIFIKATIONSSYSTEMS. 119
5.2.3 BEWERTUNG DER MODELLE . 121
INHALTSVERZEICHNIS
IV
5.2.4 AUSWIRKUNG DER SPRECHGESCHWINDIGKEIT AUF DIE DISTANZBERECHNUNG . .
125
5.3 AUTOMATISCHE SPRECHERGRUPPIERUNG . 129
5.3.1 SPRECHERABSTAND. 129
5.3.2 GRUPPENMODELL UND -ABSTAND. 130
5.3.3 VERFAHREN ZUR SPRECHERGRUPPIERUNG . 131
5.3.4 VERGLEICH MIT FIXER GRUPPENEINTEILUNG ANHAND DES VOKALTRAKTS. 133
5.3.5 "SUBSPACE CLUSTERING" . 135
6 DISKUSSION UND AUSBLICK 141
A NOMENKLATUR 145
A.L ALLGEMEINE BEDEUTUNG. 145
A.2 SPEZIELLE VARIABLEN. 145
A.3 ABKUERZUNGEN. 146 |
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