Akustische Mustererkennung:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Dresden
TUDpress
2011
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| Schriftenreihe: | Studientexte zur Sprachkommunikation
57 |
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IMAGE 1
INHALTSVERZEICHNIS
1 EINFUEHRUNG 1
1 .1 ZUR EINORDNUNG 1
1.1.1 AKUSTISCHE MUSTERERKENNUNG 1
1.1.2 INTELLIGENTE AUDIOSIGNALVERARBEITUNG 2
1.2 VORAUSSETZUNG FUER MUSTERERKENNUNG 6
1.2.1 AEQUIVALENZRELATION 6
1.2.2 MERKMALVEKTOR, MERKMALVEKTORFOLGE UND MERKMALRAUM 7 1.2.3
STETIGKEIT, KOMPAKTHEIT UND SEPARIERBARKEIT 11
2 GRUNDLAGEN 15
2.1 ANALYSATOR 15
2.1.1 AKUSTISCHE SCHNITTSTELLE 16
2.1.2 SIGNALANALYSE 18
2.1.3 VORVERARBEITUNG 21
2.1.4 DYNAMISCHE MERKMALE 24
2.1.5 MERKMALGENERIERUNG ALS ZUFALLSPROZESS 28
2.1.6 MERKMALTRANSFORMATION UND -SELEKTION 35
2.1.7 ZUSAMMENFASSUNG 41
2.2 KLASSIFIKATOR 43
2.2.1 AUSSAGEN UND KLASSEN 43
2.2.2 ENTSCHEIDUNGSPROBLEM 45
2.2.3 MODELLE 51
2.2.4 LINEARKLASSIFIKATOR 52
2.3 LERNEN 57
2.3.1 UEBERBLICK 57
2.3.2 SERIELLER PERZEPTRON-LERNALGORITHMUS 59
2.3.3 GRADIENTENVERFAHREN 61
2.3.4 KONVEXE OPTIMIERUNG 64
2.3.5 MAXIMUM-LIKELIHOOD-SCHAETZUNG 68
2.3.6 MAXIMUM-A-POSTERIORI-SCHAETZUNG 70
2.3.7 EM-ALGORITHMUS 72
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/1010743805
DIGITALISIERT DURCH
IMAGE 2
XII INHALTSVERZEICHNIS
2.4 TEST 83
2.4.1 ANFORDERUNGEN AN TESTS 83
2.4.2 BEURTEILUNG EINES KLASSIFIKATORS 85
2.4.3 BEURTEILUNG EINES DETEKTORS 86
2.4.4 BEURTEILUNG EINES KLASSENFOLGENKLASSIFIKATORS 91
3 VEKTORKLASSIFIKATOREN 93
3.1 SUPPORTVEKTORMASCHINE 93
3.1.1 DUALE FORM DES LINEAR KLASSIFIKATORS 93
3.1.2 SUPPORTVEKTOREN 94
3.1.3 GEOMETRISCHER UND FUNKTIONALER RAND, MAXIMIERUNG . . 96 3.1.4
HARD-MARGIN-SUPPORT VEKTORMASCHINE 102
3.1.5 GESTOERTE DATEN, SOFT-MARGIN-SUPPORTVEKTORMASCHINE. 104 3.1.6
SEPARIERBARKEIT UND KERNMETHODE 106
3.2 STATISTISCHER VEKTORKLASSIFIKATOR 108
3.2.1 BAYES- UND MAXIMUM-LIKELIHOOD-KLASSIFIKATOR 109 3.2.2
BAYES-KLASSIFIKATOR MIT NORMALVERTEILUNGSDICHTEN 110 3.2.3 STATISTISCHER
ABSTANDSKLASSIFIKATOR 112
3.3 GMM-KLASSIFIKATOR 113
3.3.1 BAYES-KLASSIFIKATOR MIT GAUSSSCHEN MISCHVERTEILUNGEN 114 3.3.2
EM-PARAMETERSCHAETZUNG 116
3.3.3 ERMITTLUNG DER EINZELVERTEILUNGEN 119
3.3.4 ZUSAMMENFASSUNG 121
3.4 WEITERE VEKTORKLASSIFIKATOREN 123
3.4.1 NEURONALE NETZWERKE 123
3.4.2 UNSCHARFE KLASSIFIKATOREN 125
4 FOLGENKLASSIFIKATOREN 127
4.1 FOLGENMODELLE 127
4.1.1 ENDLICHE SEQUENZIELLE AUTOMATEN 128
4.1.2 GENERATOREN, AKZEPTOREN UND TRANSDUKTOREN 134 4.1.3 WEITERE
SPEZIALFAELLE ENDLICHER AUTOMATEN 138
4.1.4 WEITERE FOLGENMODELLE 140
4.2 ABSTANDSKLASSIFIKATION FUER FOLGEN 140
4.2.1 DARSTELLUNG VON FOLGEN DURCH AUTOMATEN 141
4.2.2 LEVENSHTEIN-DISTANZ 142
4.2.3 ABSTAND ZWISCHEN FOLGEN 147
4.2.4 ZEITVARIANTE DYNAMISCHE PROGRAMMIERUNG 148
4.2.5 DYNAMISCHE ZEITANPASSUNG 153
4.3 STATISTISCHE KLASSIFIKATION FUER FOLGEN 156
4.3.1 STOCHASTISCHER GENERATOR 158
4.3.2 HIDDEN-MARKOV-MODELL 159
4.3.3 FORMEN VON HIDDEN-MARKOV-MODELLEN 162 4.3.4 VORWAERTS-RUECKWAERTS-
UND VITERBL-ALGORITHMUS 163 4.4 HMM-KLASSIFIKATOREN MIT
NORMALVERTEILUNGSDICHTEN 166
IMAGE 3
INHALTSVERZEICHNIS XIII
4.4.1 AUTOMATENTOPOLOGIEN 167
4.4.2 EM-PARAMETERSCHAETZUNG 169
4.4.3 ERMITTLUNG DES AUTOMATENGRAPHEN 173
4.4.4 ZUSAMMENHANG ZWISCHEN HMM UND GMM 174 4.4.5 ZUSAMMENFASSUNG 175
5 KLASSENFOLGENKLASSIFIKATOREN 179
5.1 KLASSENFOLGENMODELLE 180
5.1.1 FORMALE SPRACHEN UND GRAMMATIKEN 180
5.1.2 REGULAERES FOLGENMODELL 183
5.1.3 STOCHASTISCHES FOLGENMODELL 184
5.2 AUTOMATENALGEBRA 185
5.2.1 TOPOLOGISCHE OPERATIONEN 186
5.2.2 RATIONALE OPERATIONEN 188
5.2.3 WEITERE OPERATIONEN 191
5.2.4 TOPOLOGIEOPTIMIERUNG 193
5.2.5 KOMBINATION 199
5.2.6 ZUSAMMENFASSUNG 204
5.3 REGULAERE KLASSIFIKATION FUER KLASSENFOLGEN 205
5.3.1 ERKENNUNGSNETZWERKE 205
5.3.2 DEKODIERUNG 216
5.3.3 LERNEN VON ENDLICHEN AUTOMATEN 220
5.4 STOCHASTISCHE KLASSIFIKATION FUER KLASSENFOLGEN 225
5.4.1 BAYES-KLASSIFIKATOR FUER KLASSENFOLGEN 225
5.4.2 MAXIMUM-LIKELIHOOD-KLASSIFIKATOR FUER KLASSENFOLGEN . . 225 5.4.3
REGULAERE FORMULIERUNG DER A-PRIORI-WAHRSCHEINLICHKEIT . 226
6 ANWENDUNGSBEISPIELE 231
6.1 SPRACHSIGNALE 232
6.1.1 PROSODIEERKENNUNG ZUR STIMMAKTIVIERUNG 232
6.1.2 HARDWARE-SPRACHDIALOGSYSTEM 233
6.1.3 INTERNET BASIERTER SPRACHERKENNER 234
6.1.4 LANDESSPRACHENERKENNUNG 235
6.2 MUSIKSIGNALE 236
6.2.1 IDENTIFIKATION INDIVIDUELLER MUSIKINSTRUMENTE 236 6.2.2 ZEITLICHE
ZUORDNUNG VON LIEDTEXTEN ZUM SIGNAL 237 6.2.3 ERMITTLUNG MUSIKALISCHER
ASPEKTE ZUR MUSIKEMPFEHLUNG 238 6.3 BIOSIGNALE 239
6.3.1 AUSKULTATORISCHE BLUTDRUCKMESSUNG 239
6.3.2 KLASSIFIKATION VON SCHNARCHLAUTEN 240
6.3.3 NUMERISCHE ANALYSE VON NUTZTIERLAUTEN 241
6.4 TECHNISCHE SIGNALE 242
6.4.1 ZERSTOERUNGSFREIE PRUEFUNG VON ZAHNRAEDERN 242
6.4.2 ZERSTOERUNGSFREIE PRUEFUNG VON RADREIFEN 243
6.4.3 ZERSTOERUNGSFREIE PRUEFUNG VON FLUGZEUGBAUTEILEN 244
IMAGE 4
XIV INHALTSVERZEICHNIS
6.4.4 LEBENSDAUERANALYSE VON MAGNETVENTILEN 246
6.4.5 FEHLERFRUEHERKENNUNG AN TEXTILMASCHINEN 247
6.4.6 QUALITAETSKONTROLLE VON TISSUE-PAPIEREN 248
6.4.7 MUSTERERKENNUNG VON BARKHAUSEN-RAUSCHEN 249 6.4.8 ANALYSE VON
BREMSGERAEUSCHEN 250
7 AUSBLICK: INTEGRIERTE ANALYSE- UND SYNTHESEVERFAHREN 251 7.1
VEREINHEITLICHTE SPRACHERKENNUNG UND -SYNTHESE (UASR) 251 7.1.1
AKUSTISCHE NUTZERSCHNITTSTELLE 254
7.1.2 HMM-SYNTHESE 255
7.1.3 AUTOMATISCHES LERNEN VON AUSSPRACHEWOERTERBUECHERN . 256 7.1.4
AUTOMATISCHES LERNEN VON GRAMMATIKEN 257
7.1.5 VERWENDUNG VON SPRACHMODELLEN FUER DIE SPRACHSYNTHESE 258 7.1.6
PROSODIEANALYSE UND -SYNTHESE 259
7.2 INTELLIGENTE AUDIOSIGNALVERARBEITUNGSSYSTEME 260
7.2.1 SPRACHSIGNALE 262
7.2.2 MUSIKSIGNALE 264
7.2.3 TECHNISCHE UND BIOSIGNALE 264
7.3 KOGNITIVE DYNAMISCHE SYSTEME 265
A ANHANG 269
A.L HALBRINGE 269
A.2 EINHEITENKONTROLLE 270
A.3 LANGFORMEN DER GLEICHUNGEN AUS KAPITEL 2.3.7 271
A.4 TRADITIONELLE FORMULIERUNG DER DYNAMISCHEN ZEITANPASSUNG . . 272
A.5 AUTOMATENOPERATIONEN 273
A.6 ZEITVARIANTE A*-SUCHE MIT AUSGABE DER N BESTEN WEGE 277 A.7
ZEITVARIANTE A*-SUCHE FUER ALLE GEWICHTSHALBRINGE 279
B BEWEISE 283
B.L KONVERGENZ DES SERIELLEN PERZEPTRON-LERNALGORITHMUS 283 B.2
OPTIMALITAET DES BAYES-KLASSIFIKATORS 285
B.3 AUTOKORRELATIONS- UND KOVARIANZMATRIZEN.' 288
B.4 EIGENWERTPROBLEME 289
B.5 WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG 290
LITERATURVERZEICHNIS 291 |
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| spellingShingle | Wolff, Matthias Akustische Mustererkennung Studientexte zur Sprachkommunikation Musiksignal (DE-588)4120775-0 gnd Klassifikator Informatik (DE-588)4288547-4 gnd Sprachsignal (DE-588)4056494-0 gnd Geräusch (DE-588)4129296-0 gnd Akustische Signalverarbeitung (DE-588)4283234-2 gnd Merkmalsextraktion (DE-588)4314440-8 gnd Biosignal (DE-588)4227585-4 gnd Signalanalyse (DE-588)4181260-8 gnd Signaldetektion (DE-588)4181266-9 gnd |
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