Sprachverarbeitung: Grundlagen und Methoden der Sprachsynthese und Spracherkennung
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin [u.a.]
Springer
2008
|
| Schriftenreihe: | Springer-Lehrbuch
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis kostenfrei Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Extras im Web |
| Beschreibung: | XIV, 483 S. Ill., graph. Darst. 24 cm |
| ISBN: | 3540759093 9783540759096 |
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Einführung......................................... 1
1 Grundsätzliches zur Sprache
1.1 Sprache als Kommunikationsmittel......................... 5
1.1.1 Lautsprachliche Kommunikation............................ 5
1.1.2 Geschriebene
vs.
gesprochene Sprache..................... 6
1.2 Die Beschreibung von Sprache.............................. 8
1.2.1 Die linguistischen Ebenen .................................... 8
1.2.2 Die phonetische Schrift....................................... 10
1.2.3 Die akustisch-phonetische Ebene............................ 11
1.2.4 Die
Prosodie
der Sprache..................................... 11
1.3 Die menschliche Sprachproduktion......................... 12
1.3.1 Übersicht über den Sprechapparat.......................... 12
1.3.2 Die Funktion des Sprechapparates.......................... 12
1.3.3 Die Artikulation der Sprachlaute............................ 14
1.4 Das menschliche Gehör....................................... 15
1.4.1 Wahrnehmung der Schallintensität......................... 16
1.4.2 Periodizität und Tonhöhe..................................... 17
1.4.3 Die Phasenwahrnehmung..................................... 18
1.4.4 Der Verdeckungseffekt........................................ 18
1.4.5 Wahrnehmung der Sprachlaute.............................. 19
1.5 Verarbeitung natürlicher Sprache........................... 21
2 Übersicht über die Sprachverarbeitung
2.1 Was in einem Sprachsignal steckt........................... 25
2.2 Teilgebiete der Sprachverarbeitung......................... 26
2.3 Sprachsynthese.................................................. 27
2.4 Spracherkennung............................................... 28
2.5 Sprecheridentifikation.......................................... 29
2.6 Sprachidentifikation............................................ 29
2.7 Sprechertransformation....................................... 30
2.8 Sprachsignalcodierung......................................... 30
2.8.1 Signalformcodierung........................................... 32
2.8.2 Modellierung von Sprachsignalen........................... 35
3 Darstellung und Eigenschaften des Sprachsignals
3.1 Digitalisieren von Sprachsignalen........................... 39
3.1.1 Bandbegrenzungsfilter......................................... 39
3.1.2 Zeit- und Amplitudendiskretisierung........................ 41
3.1.3 Rekonstruktionsfilter........................................... 41
VIII Inhaltsverzeichnis
3.2 Darstellung digitaler Sprachsignale im Zeitbereich...... 43
3.3 Darstellung im Frequenzbereich............................. 45
3.4 Kombinierte Zeit-Frequenz-Bereichs-Darstellungen...... 48
3.5 Darstellung der Phase eines Sprachsignals................ 50
3.6 Sprachmerkmale und ihre Darstellung...................... 52
3.6.1 Grundfrequenz.................................................. 52
3.6.2
Formanten
....................................................... 53
3.6.3 Dauer der Laute................................................ 54
3.6.4 Intensität der Laute............................................ 55
4 Analyse des Sprachsignals
4.1 Kurzzeitanalyse................................................. 59
4.2 Schätzung des Kurzzeitspektrums.......................... 60
4.2.1 Diskrete Fouriertransformation.............................. 60
4.2.2 Eigenschaften der DFT....................................... 64
4.2.3 Fensterfunktionen.............................................. 64
4.2.4 Die Frequenzauflösung der DFT............................ 66
4.2.5 Zeitabhängige Fouriertransformation....................... 69
4.3 Schätzung des Leistungsdichtespektrums.................. 71
4.4 Autokorrelation................................................. 73
4.4.1 Definition der Autokorrelationsfunktion.................... 73
4.4.2 Eigenschaften der Autokorrelationsfunktion............... 73
4.4.3 Kurzzeit-Autokorrelation...................................... 74
4.5 Lineare Prädiktion.............................................. 77
4.5.1 Herleitung der LPC-Analyse.................................. 77
4.5.2 Sprachmodellierung mittels linearer Prädiktion........... 80
4.5.3 Interpretation der linearen Prädiktion...................... 86
4.6 Homomorphe Analyse......................................... 89
4.6.1 Das verallgemeinerte Superpositionsprinzip............... 89
4.6.2 Homomorphe Systeme........................................ 89
4.6.3 Das DFT-Cepstrum............................................ 90
4.6.4 Cepstrale Glättung............................................. 92
4.6.5 Das Mel-Cepstrum............................................. 94
4.6.6 Das Delta-Cepstrum........................................... 96
4.6.7 Mittelwertfreie Cepstren...................................... 97
4.6.8 Cepstrale Distanz............................................... 99
4.7 Vektorquantisierung............................................ 100
4.7.1 Realisation der Vektorquantisierung........................ 101
4.7.2 Generieren eines Codebuches................................ 103
5 Hidden-Markov-Modelle
5.1 Struktur und Parameter eines
HMM
....................... 109
Inhaltsverzeichnis
IX
5.1.1 Zustandsübergangswahrscheinlichkeiten................... 110
5.1.2 Beobachtungswahrscheinlichkeiten.......................... 112
5.2 Die grundlegenden HMM-Probleme........................ 114
5.3 Trellis-Diagramm............................................... 115
5.4 Grundlegende Algorithmen für DDHMM.................. 117
5.4.1 Evaluationsproblem............................................ 117
5.4.2 Forward-Algorithmus für DDHMM......................... 118
5.4.3 Decodierungsproblem.......................................... 120
5.4.4 Viterbi-Algorithmus für DDHMM........................... 120
5.4.5 Schätzproblem.................................................. 122
5.4.6 Backward-Algorithmus für DDHMM....................... 122
5.4.7 Baum-Weich-
Algorithm us
für DDHMM................... 123
5.4.8 Viterbi-Training für DDHMM................................ 126
5.4.9 Initial-DDHMM................................................. 128
5.5 Grundlegende Algorithmen für CDHMM.................. 129
5.5.1 Forward-Algorithmus für CDHMM ......................... 129
5.5.2 Viterbi-Algorithmus für CDHMM........................... 129
5.5.3 Backward-Algorithmus für CDHMM....................... 129
5.5.4 Baum-Welch-Algorithmus für CDHMM ................... 129
5.5.5 Viterbi-Training für CDHMM................................ 131
5.5.6 Initial-CDHMM................................................. 132
5.5.7
Mixture
Splitting............................................... 133
5.6 Training mit mehreren Beobachtungssequenzen......... 133
5.7
Underflow
........................................................ 135
6 Repräsentation und Anwendung linguistischen Wissens
6.1 Formale Sprachen und Grammatiken....................... 139
6.2 Die Sprachhierarchie nach Chomsky........................ 140
6.2.1 Reguläre Sprachen (Typ 3)................................... 143
6.2.2 Kontextfreie Sprachen (Typ 2).............................. 145
6.2.3 Kontextsensitive Sprachen (Typ 1)......................... 146
6.2.4 Allgemeine Sprachen (Typ 0)................................ 150
6.2.5 Das Wortproblem .............................................. 150
6.3 Die Wortanalyse................................................ 152
6.3.1 Wortanalyse für Typ-3-Grammatiken....................... 152
6.3.2 Wortanalyse für Typ-2-Grammatiken....................... 160
6.3.3 Wortanalyse für Typ-1-und Typ-O-Grammatiken........ 167
6.4 Formalisierung natürlicher Sprachen........................ 167
6.5 Der DCG-Formalismus........................................ 172
6.5.1 Definition und Eigenschaften von DCG.................... 172
6.5.2 Unifikation....................................................... 175
X
Inhaltsverzeichnis
6.5.3 DCG-Ableitungen............................................... 175
6.5.4 DCG-Ableitungsbaum......................................... 177
6.5.5 DCG und
Chart-Parsing
....................................... 178
6.6 Two-Level-Regeln und Transduktoren...................... 178
6.6.1 Einführung....................................................... 178
6.6.2 Two-Level-Regeln.............................................. 179
6.6.3 Transduktoren................................................... 182
7 Einführung in die Sprachsynthese
7.1 Überblick über die Geschichte der Sprachsynthese...... 193
7.2 Aufgabe der Sprachsynthese................................. 194
7.3 Zusammenhang zwischen Lautsprache und Schrift...... 195
7.4 Teile der Sprachsynthese...................................... 196
7.4.1 Die Transkription............................................... 197
7.4.2 Die phonoakustische Stufe................................... 199
7.5 Lautinventar für die Sprachsynthese........................ 200
7.5.1 Linguistische Grundlagen..................................... 200
7.5.2 Festlegen der Lautdifferenzierung........................... 201
8 Sprachsynthese: Transkription
8.1 Linguistische Grundlagen für die Transkription........... 205
8.1.1 Ermitteln der Lautfolge....................................... 206
8.1.2 Ermitteln der
Prosodie
........................................ 210
8.2 Automatische Transkription.................................. 212
8.2.1 Der direkte Ansatz der Transkription..................... 212
8.2.2 Der linguistische Ansatz der Transkription................ 213
8.3 Automatische morphosyntaktische Analyse............... 215
8.3.1 Morphologische Analyse mit DCG.......................... 215
8.3.2 Generierung der phonetischen Umschrift in einer DCG . 217
8.3.3 Hauptprobleme der morphosyntaktischen Analyse....... 218
8.4 Realisation einer Transkriptionsstufe....................... 222
8.4.1 DCG in SVOX.................................................. 223
8.4.2 Morphologische Analyse in SVOX.......................... 223
8.4.3 Syntaxanalyse in SVOX....................................... 224
8.4.4 Analyse unbekannter Wortstämme......................... 226
8.4.5 Bestimmung der phonetischen Umschrift ganzer Wörter 226
8.4.6 Akzentuierung................................................... 228
8.4.7 Phrasierung...................................................... 231
8.4.8 Generierung der phonologischen Darstellung.............. 232
8.4.9 Weiterverarbeitung der phonologischen Darstellung..... 233
Inhaltsverzeichnis
XI
9 Sprachsynthese: Phonoakustische Stufe
9.1 Verfahren für die Sprachsignalproduktion................. 237
9.1.1 Der artikulatorische Ansatz.................................. 238
9.1.2 Der Signalmodellierungsansatz.............................. 239
9.1.3 Der Verkettungsansatz........................................ 242
9.2 Sprachsynthese nach dem Verkettungsansatz............ 243
9.2.1 Wahl der Grundelemente..................................... 244
9.2.2 Ausschneiden von Grundelementen......................... 245
9.2.3 Veränderung der prosodischen Grossen.................... 247
9.3 Steuerung der
Prosodie
....................................... 255
9.3.1 Dauersteuerung................................................. 256
9.3.2 Grundfrequenzsteuerung...................................... 266
9.3.3 Intensitätssteuerung........................................... 276
9.3.4 Umsetzung der prosodischen Grossen auf die Laute..... 278
9.3.5 Prosodische Veränderung der Grundelemente............ 278
10 Einführung in die Spracherkennung
10.1 Zur Geschichte der Spracherkennung....................... 283
10.2 Ansätze zur Spracherkennung................................ 285
10.3 Probleme der Spracherkennung.............................. 286
10.4 Anwendungen................................................... 289
10.5 Einteilung der Spracherkennungssysteme.................. 290
10.6 Evaluation der Erkennungsleistung......................... 292
10.6.1 Wortfehlerrate.................................................. 293
10.6.2 Algorithmus zur Bestimmung der Wortfehlerrate........ 293
10.7 Merkmalsextraktion............................................ 294
10.7.1 Mel-Frequency
Cepstral Coefficients (M
FCC)............ 296
10.7.2 Geglättete Mel-Spektren von Vokalen und Frikativen... 297
10.7.3 Piosivlaute im geglätteten Mel-Spektrogramm........... 298
10.7.4 Spektrale Variabilität.......................................... 300
10.7.5 Rekonstruktion des Signals................................... 300
11 Spracherkennung mit Mustervergleich
11.1 Sprachmustervergleich......................................... 305
11.1.1 Das Prinzip des Sprachmustervergleichs................... 305
11.1.2 Zeitliche Anpassung zweier Sprachmuster................. 308
11.1.3 Randbedingungen für die Warping-Kurve................. 309
11.1.4 Der DTW-Algorithmus........................................ 312
11.1.5 Spracherkennung mittels DTW.............................. 314
11.1.6 Generieren von Referenzmustern............................ 315
11.1.7 Einsatzmöglichkeiten und Grenzen.......................... 317
11.2 Aufnehmen einer Äusserung.................................. 317
XII Inhaltsverzeichnis
11.2.1 Anwendungsszenarien......................................... 317
11.2.2 Anfangs- und Endpunktdetektion........................... 320
12 Statistische Spracherkennung
12.1
I
nformationstheoretische Sicht............................... 327
12.2 Spracherkennung gemäss
M
AP-Regel...................... 327
12.3 Modellierung von Merkmalssequenzen..................... 329
12.3.1 Variabilität von Merkmalssequenzen........................ 329
12.4 Akustische Modelle für Wörter.............................. 333
12.4.1 Sprachmerkmale für die Spracherkennung................. 334
12.4.2
HMM
als Wortmodell......................................... 336
12.4.3 Erzeugen von Wortmodellen................................. 337
12.5 Spracherkennung mit Wort-HMM .......................... 341
12.5.1 Einzelworterkennung........................................... 341
12.5.2 Worterkenner mit Erkennungsnetzwerk.................... 343
12.5.3 Schlüsselworterkennung....................................... 345
12.5.4 Verbundworterkennung........................................ 345
12.5.5 Erkennung mit dem N-best-Viterbi-Algorithmus......... 347
12.5.6 Erkennung kontinuierlicher Sprache........................ 348
12.6 Akustische Modelle für Wortteile........................... 349
12.6.1 Wahl der Grundelemente..................................... 349
12.6.2 Erzeugen von Grundelementmodellen...................... 355
12.7 Modelle für verschiedene akustische Ereignisse........... 361
12.7.1 Modelle für Pausen............................................ 361
12.7.2 Modelle für Geräusche........................................ 362
12.7.3 Modell für beliebige Sprachsignale.......................... 363
12.8 Spracherkennung mit Laut-HMM........................... 363
12.8.1 Erkennung einzeln gesprochener Wörter................... 363
12.8.2 Erkennung kontinuierlicher Sprache........................ 364
12.8.3 Reduktion des Rechenaufwands
(Pruning)
................ 364
12.9 Stärken und Schwächen von
HMM
......................... 365
13 Sprachmodellierung
13.1 Zum Begriff Sprachmodellierung in der Spracherkennung 369
13.2 Statistische Sprachmodellierung............................. 370
13.2.1 Sprachmodellierung bei der Einzelworterkennung........ 371
13.2.2 Sprachmodellierung für Wortfolgen......................... 373
13.2.3 Das allgemeine statistische Sprachmodell................. 373
13.2.4 N-Gram-Sprachmodelle....................................... 375
13.2.5 Schätzen der Parameter von N-Gram-Sprachmodellen . 377
13.2.6 Kategorielle N-Gram-Sprachmodelle........................ 380
Inhaltsverzeichnis XIII
13.2.7 Anwendung von N-Gram-Sprachmodellen im Viterbi-
Algorithmus..................................................... 382
13.2.8 Bewertung von Sprachmodellen............................. 383
13.2.9 Stärken und Schwächen der statistischen Modellierung 386
13.3 Wissensbasierte Sprachmodellierung........................ 389
13.3.1 Linguistisches Wissen in der Spracherkennung........... 389
13.3.2 Formale Grammatiken als Sprachmodelle................. 392
A
Verschiedene Grundlagen
A.l Phonetische Schrift in ASCII-Darstellung................. 401
A.2 Phonemsystem des Deutschen............................... 404
A.3 Z-Transformation............................................... 405
A.4 Wahrscheinlichkeitstheorie.................................... 407
A.4.1 Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung.................. 407
A.4.2 Wahrscheinlichkeitsverteilungen............................. 409
A.5 Neuronale Netze: Mehrschicht-Perzeptron................ 415
A.5.1 Das Neuronenmodell........................................... 415
A.5.2 Das Mehrschicht-Perzeptron................................. 416
A.5.3 Anwendungen von Mehrschicht-Perzeptronen............ 417
A.5.4 Training eines Mehrschicht-Perzeptrons................... 418
A.5.5 Hinweise zum Einsatz von neuronalen Netzen............ 420
В
Fourier-Analyse-Synthese von Sprachsignalen
B.l Das Prinzip der Fourier-Analyse-Synthese................. 426
B.2 Das wirkliche Spektrum eines Signals...................... 428
B.2.1 Die Wahl der Fensterfunktion............................... 430
B.2.2 Analyse eines stark ¡nstationären Signals.................. 431
B.3 Schätzen des wirklichen Spektrums von Sprachsignalen 436
B.3.1 Ermittlung schwacher spektraler Komponenten.......... 438
B.3.2 Elimination unechter spektraler
Maxima
.................. 440
B.4 Bestimmen der Grundfrequenz.............................. 442
B.4.1 Berechnung der Autokorrelation............................. 442
B.4.2 Detektion des AKF-Maximums.............................. 444
B.4.3 Erhöhung der Genauigkeit.................................... 445
B.5 Rekonstruktion des Sprachsignals........................... 446
B.6 Prosodische Veränderung im Kurzzeitspektrum.......... 448
B.6.1 Dauerveränderung.............................................. 448
B.6.2 Grundfrequenzveränderung................................... 451
B.6.3 Frequenzskalierung und Signaibandbreite.................. 457
XIV Inhaltsverzeichnis
Notationen......................................... 461
Glossar............................................. 465
Literaturverzeichnis................................ 475
Index............................................... 477
|
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
Einführung. 1
1 Grundsätzliches zur Sprache
1.1 Sprache als Kommunikationsmittel. 5
1.1.1 Lautsprachliche Kommunikation. 5
1.1.2 Geschriebene
vs.
gesprochene Sprache. 6
1.2 Die Beschreibung von Sprache. 8
1.2.1 Die linguistischen Ebenen . 8
1.2.2 Die phonetische Schrift. 10
1.2.3 Die akustisch-phonetische Ebene. 11
1.2.4 Die
Prosodie
der Sprache. 11
1.3 Die menschliche Sprachproduktion. 12
1.3.1 Übersicht über den Sprechapparat. 12
1.3.2 Die Funktion des Sprechapparates. 12
1.3.3 Die Artikulation der Sprachlaute. 14
1.4 Das menschliche Gehör. 15
1.4.1 Wahrnehmung der Schallintensität. 16
1.4.2 Periodizität und Tonhöhe. 17
1.4.3 Die Phasenwahrnehmung. 18
1.4.4 Der Verdeckungseffekt. 18
1.4.5 Wahrnehmung der Sprachlaute. 19
1.5 Verarbeitung natürlicher Sprache. 21
2 Übersicht über die Sprachverarbeitung
2.1 Was in einem Sprachsignal steckt. 25
2.2 Teilgebiete der Sprachverarbeitung. 26
2.3 Sprachsynthese. 27
2.4 Spracherkennung. 28
2.5 Sprecheridentifikation. 29
2.6 Sprachidentifikation. 29
2.7 Sprechertransformation. 30
2.8 Sprachsignalcodierung. 30
2.8.1 Signalformcodierung. 32
2.8.2 Modellierung von Sprachsignalen. 35
3 Darstellung und Eigenschaften des Sprachsignals
3.1 Digitalisieren von Sprachsignalen. 39
3.1.1 Bandbegrenzungsfilter. 39
3.1.2 Zeit- und Amplitudendiskretisierung. 41
3.1.3 Rekonstruktionsfilter. 41
VIII Inhaltsverzeichnis
3.2 Darstellung digitaler Sprachsignale im Zeitbereich. 43
3.3 Darstellung im Frequenzbereich. 45
3.4 Kombinierte Zeit-Frequenz-Bereichs-Darstellungen. 48
3.5 Darstellung der Phase eines Sprachsignals. 50
3.6 Sprachmerkmale und ihre Darstellung. 52
3.6.1 Grundfrequenz. 52
3.6.2
Formanten
. 53
3.6.3 Dauer der Laute. 54
3.6.4 Intensität der Laute. 55
4 Analyse des Sprachsignals
4.1 Kurzzeitanalyse. 59
4.2 Schätzung des Kurzzeitspektrums. 60
4.2.1 Diskrete Fouriertransformation. 60
4.2.2 Eigenschaften der DFT. 64
4.2.3 Fensterfunktionen. 64
4.2.4 Die Frequenzauflösung der DFT. 66
4.2.5 Zeitabhängige Fouriertransformation. 69
4.3 Schätzung des Leistungsdichtespektrums. 71
4.4 Autokorrelation. 73
4.4.1 Definition der Autokorrelationsfunktion. 73
4.4.2 Eigenschaften der Autokorrelationsfunktion. 73
4.4.3 Kurzzeit-Autokorrelation. 74
4.5 Lineare Prädiktion. 77
4.5.1 Herleitung der LPC-Analyse. 77
4.5.2 Sprachmodellierung mittels linearer Prädiktion. 80
4.5.3 Interpretation der linearen Prädiktion. 86
4.6 Homomorphe Analyse. 89
4.6.1 Das verallgemeinerte Superpositionsprinzip. 89
4.6.2 Homomorphe Systeme. 89
4.6.3 Das DFT-Cepstrum. 90
4.6.4 Cepstrale Glättung. 92
4.6.5 Das Mel-Cepstrum. 94
4.6.6 Das Delta-Cepstrum. 96
4.6.7 Mittelwertfreie Cepstren. 97
4.6.8 Cepstrale Distanz. 99
4.7 Vektorquantisierung. 100
4.7.1 Realisation der Vektorquantisierung. 101
4.7.2 Generieren eines Codebuches. 103
5 Hidden-Markov-Modelle
5.1 Struktur und Parameter eines
HMM
. 109
Inhaltsverzeichnis
IX
5.1.1 Zustandsübergangswahrscheinlichkeiten. 110
5.1.2 Beobachtungswahrscheinlichkeiten. 112
5.2 Die grundlegenden HMM-Probleme. 114
5.3 Trellis-Diagramm. 115
5.4 Grundlegende Algorithmen für DDHMM. 117
5.4.1 Evaluationsproblem. 117
5.4.2 Forward-Algorithmus für DDHMM. 118
5.4.3 Decodierungsproblem. 120
5.4.4 Viterbi-Algorithmus für DDHMM. 120
5.4.5 Schätzproblem. 122
5.4.6 Backward-Algorithmus für DDHMM. 122
5.4.7 Baum-Weich-
Algorithm us
für DDHMM. 123
5.4.8 Viterbi-Training für DDHMM. 126
5.4.9 Initial-DDHMM. 128
5.5 Grundlegende Algorithmen für CDHMM. 129
5.5.1 Forward-Algorithmus für CDHMM . 129
5.5.2 Viterbi-Algorithmus für CDHMM. 129
5.5.3 Backward-Algorithmus für CDHMM. 129
5.5.4 Baum-Welch-Algorithmus für CDHMM . 129
5.5.5 Viterbi-Training für CDHMM. 131
5.5.6 Initial-CDHMM. 132
5.5.7
Mixture
Splitting. 133
5.6 Training mit mehreren Beobachtungssequenzen. 133
5.7
Underflow
. 135
6 Repräsentation und Anwendung linguistischen Wissens
6.1 Formale Sprachen und Grammatiken. 139
6.2 Die Sprachhierarchie nach Chomsky. 140
6.2.1 Reguläre Sprachen (Typ 3). 143
6.2.2 Kontextfreie Sprachen (Typ 2). 145
6.2.3 Kontextsensitive Sprachen (Typ 1). 146
6.2.4 Allgemeine Sprachen (Typ 0). 150
6.2.5 Das Wortproblem . 150
6.3 Die Wortanalyse. 152
6.3.1 Wortanalyse für Typ-3-Grammatiken. 152
6.3.2 Wortanalyse für Typ-2-Grammatiken. 160
6.3.3 Wortanalyse für Typ-1-und Typ-O-Grammatiken. 167
6.4 Formalisierung natürlicher Sprachen. 167
6.5 Der DCG-Formalismus. 172
6.5.1 Definition und Eigenschaften von DCG. 172
6.5.2 Unifikation. 175
X
Inhaltsverzeichnis
6.5.3 DCG-Ableitungen. 175
6.5.4 DCG-Ableitungsbaum. 177
6.5.5 DCG und
Chart-Parsing
. 178
6.6 Two-Level-Regeln und Transduktoren. 178
6.6.1 Einführung. 178
6.6.2 Two-Level-Regeln. 179
6.6.3 Transduktoren. 182
7 Einführung in die Sprachsynthese
7.1 Überblick über die Geschichte der Sprachsynthese. 193
7.2 Aufgabe der Sprachsynthese. 194
7.3 Zusammenhang zwischen Lautsprache und Schrift. 195
7.4 Teile der Sprachsynthese. 196
7.4.1 Die Transkription. 197
7.4.2 Die phonoakustische Stufe. 199
7.5 Lautinventar für die Sprachsynthese. 200
7.5.1 Linguistische Grundlagen. 200
7.5.2 Festlegen der Lautdifferenzierung. 201
8 Sprachsynthese: Transkription
8.1 Linguistische Grundlagen für die Transkription. 205
8.1.1 Ermitteln der Lautfolge. 206
8.1.2 Ermitteln der
Prosodie
. 210
8.2 Automatische Transkription. 212
8.2.1 Der "direkte" Ansatz der Transkription. 212
8.2.2 Der linguistische Ansatz der Transkription. 213
8.3 Automatische morphosyntaktische Analyse. 215
8.3.1 Morphologische Analyse mit DCG. 215
8.3.2 Generierung der phonetischen Umschrift in einer DCG . 217
8.3.3 Hauptprobleme der morphosyntaktischen Analyse. 218
8.4 Realisation einer Transkriptionsstufe. 222
8.4.1 DCG in SVOX. 223
8.4.2 Morphologische Analyse in SVOX. 223
8.4.3 Syntaxanalyse in SVOX. 224
8.4.4 Analyse unbekannter Wortstämme. 226
8.4.5 Bestimmung der phonetischen Umschrift ganzer Wörter 226
8.4.6 Akzentuierung. 228
8.4.7 Phrasierung. 231
8.4.8 Generierung der phonologischen Darstellung. 232
8.4.9 Weiterverarbeitung der phonologischen Darstellung. 233
Inhaltsverzeichnis
XI
9 Sprachsynthese: Phonoakustische Stufe
9.1 Verfahren für die Sprachsignalproduktion. 237
9.1.1 Der artikulatorische Ansatz. 238
9.1.2 Der Signalmodellierungsansatz. 239
9.1.3 Der Verkettungsansatz. 242
9.2 Sprachsynthese nach dem Verkettungsansatz. 243
9.2.1 Wahl der Grundelemente. 244
9.2.2 Ausschneiden von Grundelementen. 245
9.2.3 Veränderung der prosodischen Grossen. 247
9.3 Steuerung der
Prosodie
. 255
9.3.1 Dauersteuerung. 256
9.3.2 Grundfrequenzsteuerung. 266
9.3.3 Intensitätssteuerung. 276
9.3.4 Umsetzung der prosodischen Grossen auf die Laute. 278
9.3.5 Prosodische Veränderung der Grundelemente. 278
10 Einführung in die Spracherkennung
10.1 Zur Geschichte der Spracherkennung. 283
10.2 Ansätze zur Spracherkennung. 285
10.3 Probleme der Spracherkennung. 286
10.4 Anwendungen. 289
10.5 Einteilung der Spracherkennungssysteme. 290
10.6 Evaluation der Erkennungsleistung. 292
10.6.1 Wortfehlerrate. 293
10.6.2 Algorithmus zur Bestimmung der Wortfehlerrate. 293
10.7 Merkmalsextraktion. 294
10.7.1 Mel-Frequency
Cepstral Coefficients (M
FCC). 296
10.7.2 Geglättete Mel-Spektren von Vokalen und Frikativen. 297
10.7.3 Piosivlaute im geglätteten Mel-Spektrogramm. 298
10.7.4 Spektrale Variabilität. 300
10.7.5 Rekonstruktion des Signals. 300
11 Spracherkennung mit Mustervergleich
11.1 Sprachmustervergleich. 305
11.1.1 Das Prinzip des Sprachmustervergleichs. 305
11.1.2 Zeitliche Anpassung zweier Sprachmuster. 308
11.1.3 Randbedingungen für die Warping-Kurve. 309
11.1.4 Der DTW-Algorithmus. 312
11.1.5 Spracherkennung mittels DTW. 314
11.1.6 Generieren von Referenzmustern. 315
11.1.7 Einsatzmöglichkeiten und Grenzen. 317
11.2 Aufnehmen einer Äusserung. 317
XII Inhaltsverzeichnis
11.2.1 Anwendungsszenarien. 317
11.2.2 Anfangs- und Endpunktdetektion. 320
12 Statistische Spracherkennung
12.1
I
nformationstheoretische Sicht. 327
12.2 Spracherkennung gemäss
M
AP-Regel. 327
12.3 Modellierung von Merkmalssequenzen. 329
12.3.1 Variabilität von Merkmalssequenzen. 329
12.4 Akustische Modelle für Wörter. 333
12.4.1 Sprachmerkmale für die Spracherkennung. 334
12.4.2
HMM
als Wortmodell. 336
12.4.3 Erzeugen von Wortmodellen. 337
12.5 Spracherkennung mit Wort-HMM . 341
12.5.1 Einzelworterkennung. 341
12.5.2 Worterkenner mit Erkennungsnetzwerk. 343
12.5.3 Schlüsselworterkennung. 345
12.5.4 Verbundworterkennung. 345
12.5.5 Erkennung mit dem N-best-Viterbi-Algorithmus. 347
12.5.6 Erkennung kontinuierlicher Sprache. 348
12.6 Akustische Modelle für Wortteile. 349
12.6.1 Wahl der Grundelemente. 349
12.6.2 Erzeugen von Grundelementmodellen. 355
12.7 Modelle für verschiedene akustische Ereignisse. 361
12.7.1 Modelle für Pausen. 361
12.7.2 Modelle für Geräusche. 362
12.7.3 Modell für beliebige Sprachsignale. 363
12.8 Spracherkennung mit Laut-HMM. 363
12.8.1 Erkennung einzeln gesprochener Wörter. 363
12.8.2 Erkennung kontinuierlicher Sprache. 364
12.8.3 Reduktion des Rechenaufwands
(Pruning)
. 364
12.9 Stärken und Schwächen von
HMM
. 365
13 Sprachmodellierung
13.1 Zum Begriff Sprachmodellierung in der Spracherkennung 369
13.2 Statistische Sprachmodellierung. 370
13.2.1 Sprachmodellierung bei der Einzelworterkennung. 371
13.2.2 Sprachmodellierung für Wortfolgen. 373
13.2.3 Das allgemeine statistische Sprachmodell. 373
13.2.4 N-Gram-Sprachmodelle. 375
13.2.5 Schätzen der Parameter von N-Gram-Sprachmodellen . 377
13.2.6 Kategorielle N-Gram-Sprachmodelle. 380
Inhaltsverzeichnis XIII
13.2.7 Anwendung von N-Gram-Sprachmodellen im Viterbi-
Algorithmus. 382
13.2.8 Bewertung von Sprachmodellen. 383
13.2.9 Stärken und Schwächen der statistischen Modellierung 386
13.3 Wissensbasierte Sprachmodellierung. 389
13.3.1 Linguistisches Wissen in der Spracherkennung. 389
13.3.2 Formale Grammatiken als Sprachmodelle. 392
A
Verschiedene Grundlagen
A.l Phonetische Schrift in ASCII-Darstellung. 401
A.2 Phonemsystem des Deutschen. 404
A.3 Z-Transformation. 405
A.4 Wahrscheinlichkeitstheorie. 407
A.4.1 Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung. 407
A.4.2 Wahrscheinlichkeitsverteilungen. 409
A.5 Neuronale Netze: Mehrschicht-Perzeptron. 415
A.5.1 Das Neuronenmodell. 415
A.5.2 Das Mehrschicht-Perzeptron. 416
A.5.3 Anwendungen von Mehrschicht-Perzeptronen. 417
A.5.4 Training eines Mehrschicht-Perzeptrons. 418
A.5.5 Hinweise zum Einsatz von neuronalen Netzen. 420
В
Fourier-Analyse-Synthese von Sprachsignalen
B.l Das Prinzip der Fourier-Analyse-Synthese. 426
B.2 Das wirkliche Spektrum eines Signals. 428
B.2.1 Die Wahl der Fensterfunktion. 430
B.2.2 Analyse eines stark ¡nstationären Signals. 431
B.3 Schätzen des wirklichen Spektrums von Sprachsignalen 436
B.3.1 Ermittlung schwacher spektraler Komponenten. 438
B.3.2 Elimination unechter spektraler
Maxima
. 440
B.4 Bestimmen der Grundfrequenz. 442
B.4.1 Berechnung der Autokorrelation. 442
B.4.2 Detektion des AKF-Maximums. 444
B.4.3 Erhöhung der Genauigkeit. 445
B.5 Rekonstruktion des Sprachsignals. 446
B.6 Prosodische Veränderung im Kurzzeitspektrum. 448
B.6.1 Dauerveränderung. 448
B.6.2 Grundfrequenzveränderung. 451
B.6.3 Frequenzskalierung und Signaibandbreite. 457
XIV Inhaltsverzeichnis
Notationen. 461
Glossar. 465
Literaturverzeichnis. 475
Index. 477 |
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| spelling | Pfister, Beat 1950- Verfasser (DE-588)111658381X aut Sprachverarbeitung Grundlagen und Methoden der Sprachsynthese und Spracherkennung Beat Pfister ; Tobias Kaufmann Berlin [u.a.] Springer 2008 XIV, 483 S. Ill., graph. Darst. 24 cm txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Springer-Lehrbuch Extras im Web Sprachverarbeitung (DE-588)4116579-2 gnd rswk-swf Sprachsynthese (DE-588)4056501-4 gnd rswk-swf Automatische Spracherkennung (DE-588)4003961-4 gnd rswk-swf Sprachverarbeitung (DE-588)4116579-2 s Sprachsynthese (DE-588)4056501-4 s Automatische Spracherkennung (DE-588)4003961-4 s DE-604 Kaufmann, Tobias Verfasser aut Erscheint auch als Online-Ausgabe 978-3-540-75910-2 text/html http://d-nb.info/987490737/04 Inhaltsverzeichnis http://www.agi-imc.de/intelligentSEARCH.nsf/alldocs/6378026E76C98562C12573E90064A65B/File/40002717.PDF?OpenElement kostenfrei Inhaltsverzeichnis Digitalisierung UB Regensburg application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=016596180&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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