Sprachsynthese und Spracherkennung mit gemeinsamen Datenbasen: akustische Analyse und Modellierung
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Dresden
TUDpress
2007
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| Series: | Studientexte zur Sprachkommunikation
43 |
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|---|---|
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Stand der Forschung 1
1.2 Ansatz der Arbeit 2
2 Systemüberblick und Zielstellung 5
2.1 Akustische Ebene 8
2.2 Lexikalische Ebene 9
2.3 Sprachmodell Ebene 9
2.4 Diskussion 10
2.5 Zielstellung 10
3 Akustische Analyse und Modellierung 13
3.1 Verwendete Trainingsdatenbasen 14
3.2 Hidden Markov Modelle 14
3.3 Stochastische Markov Graphen 16
3.4 Training der akustischen Modelle 18
3.4.1 UASR Spezifika 21
3.5 Analyseverfahren 23
3.6 Cepstrum 24
3.6.1 Analyse 24
3.6.2 Synthese 24
3.7 Mel Spektrum 30
3.8 Mel Cepstrum 32
3.8.1 Analyse 34
3.8.2 Synthese 37
3.9 Merkmaltransformation 40
3.9.1 UASR Spezifika 42
3.10 Kontextabhängige Merkmale 43
VIII Inhaltsverzeichnis
4 Anwendungen 47
4.1 Spracherkennung 47
4.1.1 Dekodierung der besten Phonem Kette 47
4.1.2 Hypothesenbasierte Phonem Dekodierung 48
4.1.3 Evaluation 54
4.2 Sprachsynthese 59
4.2.1 Pfadauswahl und Dauermodellierung 60
4.2.2 Akustische Synthese 63
4.3 Weitere Anwendungen 64
4.3.1 Klassifikation technischer Signale 65
4.3.2 Qualitätsbeurteilung von Musikinstrumenten 67
5 Sprechernormierung und Sprecheradaption 71
5.1 Vokaltraktnormierung 72
5.1.1 Anwendung in der Spracherkennung 75
5.1.2 Anwendung in der Sprachsynthese 75
5.2 Eigenvoices 80
5.2.1 Bestimmung des Eigenraumes 80
5.2.2 Schätzung der Eigenvoice Koefnzienten 81
5.2.3 Anwendung in der Spracherkennung 83
5.2.4 Anwendung in der Sprachsynthese 84
5.3 Maximum Likelihood Linear Regression 84
5.3.1 Anwendung in der Spracherkennung 90
5.3.2 Anwendung in der Sprachsynthese 90
6 Zusammenfassung 93
7 Ausblick 97
Anhang 100
Literatur 109
Index 121
Abkürzungen und Formelzeichen 123 |
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Stand der Forschung 1
1.2 Ansatz der Arbeit 2
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