Grundkurs Spracherkennung: vom Sprachsignal zum Dialog - Grundlagen und Anwendung verstehen - mit praktischen Übungen
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| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Vieweg
2006
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1 Einführung 1
1.1 Einleitung............................... 1
1.2 Was macht Sprache so schwierig?.................. 2
1.3 Literatur................................ 4
2 Sprachverarbeitung 5
2.1 Spracherzeugung........................... 5
2.1.1 Quelle-Filter-Modell..................... 8
2.2 Einheiten............................... 8
2.3 yariabilität.............................. 11
2.4 Übungen................................ 13
3 Spracherkennung 15
3.1 Techniken und Anwendungen.................... 15
3.2 Schwierigkeitsstufen.......................... 18
3.3 Aufbau eines komplexen Systems.................. 19
3.4 Fehlerarten .............................. 21
3.4.1 Spracherkennung....................... 21
3.4.2 Sprecherverifikation...................... 23
3.5 Übungen................................ 27
4 Vorverarbeitung 29
4.1 Sprachdetektion............................ 29
4.2 Merkmalsextraktion.......................... 30
4.2.1 Blockbildung......................... 30
4.2.2 Diskrete
4.2.3 Anpassung des Frequenzbereiches.............. 34
4.2.4 Lineare Prädiktion...................... 36
4.2.5 Cepstrale Darstellung..................... 43
4.2.6 Dynamische Merkmale.................... 45
4.2.7 Andere Merkmale....................... 47
4.3 Vektor-Quantisierung......................... 48
4.4 Übungen............................... . 51
5 Mustervergleich 53
5.1 Grundprinzip............................. 53
5.2 Dynamische Zeitverzerrung...................... 55
5.3 Suche ................................. 57
5.3.1 Aufwand............................ 63
5.4 Bewertung............................... 64
5.5 Übungen................................ 65
6 Hidden-Markov-Modelle 67
6.1 Einleitung............................... 67
6.2 Ein anschauliches Beispiel...................... 67
6.2.1 Übertragung auf Sprachsignale ............... 69
6.3 Mathematische Grundlagen..................... 70
6.3.1 Wahrscheinlichkeiten..................... 70
6.3.2 Grundstruktur von HMM.................. 71
6.4 Ausgabesymbole ........................... 74
6.5 Anwendung.............................. 75
6.5.1 Viterbi-Algorithmus ..................... 79
6.5.2 Modelltraining ........................ 82
6.5.3 Kontinuierliche Symbole................... 85
6.6 Diskriminatives Modelltraining ................... 89
6.6.1 Merkmalstransformation................... 94
6.7 Vergleich zwischen HMM und DTW ................. 96
6.8 Übungen................................ 97
7 Einsatz von Hidden-Maxkov-Modellen 99
7.1 Einleitung............................... 99
7.2 Ganzwortmodelle........................... 99
7.3 Phonemmodelle............................ 101
7.3.1 Aussprachelexikon ...................... 101
7.3.2 Kombination zu Wortmodellen................ 103
7.3.3 Kontextabhängige Modelle.................. 104
7.3.4 Training und Erkennung................... 107
7.4 Datenbanken............................. 108
7.5 Kontinuierliche Erkennung...................... 109
7.5.1 Netzwerke........................... 109
7.5.2 Statistische Sprachmodelle.................. 112
7.5.3 Effiziente Suche........................ 118
7.6 Schnittstelle zu anderen Modulen.................. 118
7.6.1 N-Besten Wortfolgen..................... 118
7.6.2 Wordhypothesengraph.................... 120
7.7 Übungen................................ 121
8 Syntax 123
8.1 Einleitung............................... 123
8.2 Grundlagen.............................. 123
8.3 Grammatiken............................. 125
8.3.1 Einseitig lineare Grammatiken................ 127
8.3.2 Kontextfreie Grammatiken.................. 128
8.3.3 Wortproblem......................... 129
8.4 Grammatiken für Sprachanwendungen ............... 130
8.4.1 Java Speech
8.4.2 Speech
8.4.3 HTK-Grammatik....................... 133
8.5 Merkmalsstukturen.......................... 133
8.6 Übungen................................ 135
9 HTK 137
9.1 Sprachdaten und Vorbereitungen .................. 138
9.2 Merkmalsextraktion.......................... 140
9.3 Ganzwortmodelle........................... 142
9.3.1 Initialisierung......................... 142
9.3.2 Einzelne Wörter........................ 143
9.3.3 Wortketten.......................... 147
9.4 Phonemmodelle............................ 147
9.5 Übungen................................ 151
10 Dialogsysteme 153
10.1 Einleitung............................... 153
10.2 Dialogtypen.............................. 153
10.3 Programmierschnittstellen...................... 156
10.4 Beschreibungssprachen........................ 157
10.5 Speech Application
10.6
10.6.1 Grundelemente........................ 159
10.6.2 Ereignisse........................... 163
10.6.3 Gemischte Initiative ..................... 164
10.7 Übungen................................ 166
11 Friedberger Java-Sprach-Tools 167
11.1 Einleitung............................... 167
11.2 DTW-Erkenner fbdtw ........................ 167
11.3 FBVIEW............................... 169
11.3.1 Dateiformate......................... 171
11.3.2 Signalanalyse......................... 172
11.3.3 Transkriptionen........................ 172
x INHALTSVERZEICHNIS
11.3.4 TCP-Schnittstelle.......................173
11.4 FBGenerator .............................173
11.5 VoiceXML Interpreter ........................174
A
A.l Baum-Welch-Algoritnmus ......................175
A.2 Skalierung...............................179
B Abkürzungen 183
Literaturverzeichnis 187
Index 198
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