Grundkurs Spracherkennung: vom Sprachsignal zum Dialog - Grundlagen und Anwendung verstehen - mit praktischen Übungen
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Vieweg
2006
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Computational Intelligence
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| Beschreibung: | 1 Online-Ressource |
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| DOI: | 10.1007/978-3-8348-9113-6 |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
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 Variabilität 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 Fourier Transformation 32
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
• Mustervergleich * **
5.1 Grundprinzip 53
5.2 Dynamische Zeitverzerrung 55
5.3 Suche 57
5.3.1 Aufwand 63
5.4 Bewertung °4
5.5 Übungen ß5
5 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 Markov 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 Grammar Format 130
8.4.2 Speech Recognition Grammar Specification 131
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 Language Tags (SALT) 157
10.6 Voice Extensible Markup Language 159
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
11.3.4 TCP Schnittstelle 173
11.4 FBGenerator 173
11.5 VoiceXML Interpreter 174
A Hidden Markov Modelle 175
A.l Baum Welch Algorithmus 175
A.2 Skalierung 179
B Abkürzungen 183
Literaturverzeichnis 187
Index 198
|
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Inhaltsverzeichnis
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
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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 Fourier Transformation 32
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
• Mustervergleich * **
5.1 Grundprinzip 53
5.2 Dynamische Zeitverzerrung 55
5.3 Suche 57
5.3.1 Aufwand 63
5.4 Bewertung °4
5.5 Übungen ß5
5 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 Markov 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 Grammar Format 130
8.4.2 Speech Recognition Grammar Specification 131
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 Language Tags (SALT) 157
10.6 Voice Extensible Markup Language 159
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
11.3.4 TCP Schnittstelle 173
11.4 FBGenerator 173
11.5 VoiceXML Interpreter 174
A Hidden Markov Modelle 175
A.l Baum Welch Algorithmus 175
A.2 Skalierung 179
B Abkürzungen 183
Literaturverzeichnis 187
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