Sprachverarbeitung: Grundlagen und Methoden der Sprachsynthese und Spracherkennung
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Berlin
Springer Vieweg
[2017]
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Inhaltsverzeichnis Einführung. 1 1.1 1.1.1 1.1.2 1.2 1.2.1 1.2.2 1.2.3 1.2.4 1.3 1.3.1 1.3.2 1.3.3 1.4 1.4.1 1.4.2 1.4.3 1.4.4 1.4.5 1.5 Grundsätzliches zur Sprache 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.8.1 2.8.2 Übersicht über die Sprachverarbeitung 3 3.1 3.1.1 3.1.2 3.1.3 Darstellung und Eigenschaften des Sprachsignals Sprache als Kommunikationsmittel . Lautsprachliche Kommunikation. Geschriebene vs. gesprochene Sprache. Die Beschreibung von Sprache. Die linguistischen Ebenen. Die phonetische Schrift. Die akustisch-phonetische Ebene. Die Prosodie der Sprache. Die menschliche Sprachproduktion. Übersicht über den Sprechapparat. Die Funktion des Sprechapparates. Die Artikulation der Sprachlaute. Das menschliche Gehör. Wahrnehmung der Schallintensität. Periodizität und Tonhöhe. Die Phasenwahrnehmung. Der
VerdeckungsefFekt. Wahrnehmung der Sprachlaute. Verarbeitung natürlicher Sprache. Was in einem Sprachsignal steckt. Teilgebiete der Sprachverarbeitung. Sprachsynthese. Spracherkennung. Sprecheridentifikation. Sprachidentifikation. Sprechertransformation. Sprachsignalcodierung. Signalformcodierung. Modellierung von Sprachsignalen. Digitalisieren von Sprachsignalen. Bandbegrenzungsfilter. Zeit-und Amplitudendiskretisierung. Rekonstruktionsfilter. 1 5 5 6 8 8 10 11 11 12 12 12 14 15 16 17 18 18 19 21 25 26 27 28 29 29 30 30 32 35 39 39 41 41
VIII Inhaltsverzeichnis 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.6.1 3.6.2 3.6.3 3.6.4 Darstellung digitaler Sprachsignale im Zeitbereich. 4 4.1 Analyse des Sprachsignals Darstellung im Frequenzbereich . Kombinierte Zeit-Frequenz-Bereichs-Darstellungen. Darstellung der Phase eines Sprachsignals. Sprachmerkmale und ihre Darstellung. Grundfrequenz. Formanten . Dauer der Laute. Intensität der Laute. 43 45 48 50 52 52 53 54 55 Kurzzeitanalyse. Schätzung des Kurzzeitspektrums. 59 4.2.1 4.2.2 4.2.3 Diskrete Fouriertransformation. 4.2.4 Die Frequenzauflösung der DFT. Zeitabhängige Fouriertransformation. 60 64 64 66 69 71 73 73 4.2 4.2.5 4.3 4.4 4.4.1 4.4.2 4.4.3 4.5 4.5.1 4.5.2 4.5.3 4.6 4.6.1 4.6.2 4.6.3 4.6.4 4.6.5 4.6.6 4.6.7 4.6.8 4.7 4.7.1 4.7.2 5 5.1 Eigenschaften der DFT. Fensterfunktionen. Schätzung des Leistungsdichtespektrums.
Autokorrelation. Definition der Autokorrelationsfunktion. Eigenschaften der Autokorrelationsfunktion. Kurzzeit-Autokorrelation. Lineare Prädiktion. Herleitung der LPC-Analyse. Sprachmodellierung mittels linearer Prädiktion. Interpretation der linearen Prädiktion. Homomorphe Analyse. Das verallgemeinerte Superpositionsprinzip. Homomorphe Systeme. Das DFT-Cepstrum. Cepstrale Glättung. Das Mel-Cepstrum . Das Delta-Cepstrum. Mittelwertfreie Cepstren. Cepstrale Distanz. Vektorquantisierung. Realisation der Vektorquantisierung. Generieren eines Codebuches. 60 73 74 77 77 80 86 89 89 89 90 92 94 96 97 99 100 101 103 Hidden-Markov-Modelle Struktur und
Parameter eines HMM . 109
Inhaltsverzeichnis 5.1.1 5.1.2 5.2 5.3 5.4 5.4.1 5.4.2 5.4.3 5.4.4 5.4.5 5.4.6 5.4.7 5.4.8 5.4.9 5.5 5.5.1 5.5.2 5.5.3 5.5.4 5.5.5 5.5.6 5.5.7 5.6 5.7 6 6.1 6.2 6.2.1 6.2.2 6.2.3 6.2.4 6.2.5 6.3 6.3.1 6.3.2 6.3.3 6.4 6.5 6.5.1 6.5.2 Zustandsübergangswahrscheinlichkeiten. Beobachtungswahrscheinlichkeiten. Die grundlegenden HMM-Probleme. Trellis-Diagramm . Grundlegende Algorithmen für DDHMM . Evaluationsproblem. Forward-Algorithmus für DDHMM. Decodierungsproblem. Viterbi-Algorithmus für DDHMM. Schätzproblem. Backward-Algorithmus für DDHMM . Baum-Welch-Algorithmus für DDHMM. Viterbi-Training für DDHMM. Initial-DDHMM. Grundlegende Algorithmen für CDHMM. Forward-Algorithmus für CDHMM. Viterbi-Algorithmus für CDHMM . Backward-Algorithmus für CDHMM. Baum-Welch-Algorithmus für CDHMM. Viterbi-Training für
CDHMM. Initial-CDHMM . Mixture Splitting. Training mit mehreren Beobachtungssequenzen. Underflow bei HMM . IX 110 112 114 115 117 117 118 120 120 122 122 123 126 128 129 129 129 129 130 131 132 133 134 135 Darstellung und Anwendung linguistischen Wissens Formale Sprachen und Grammatiken. Die Sprachhierarchie nach Chomsky. Reguläre Sprachen (Typ 3). Kontextfreie Sprachen (Typ 2). Kontextsensitive Sprachen (Typ 1). Allgemeine Sprachen (Typ 0) . Das Wortproblem. Die Wortanalyse. Wortanalyse für Typ-3-Grammatiken. Wortanalyse für Typ-2-Grammatiken. Wortanalyse für Тур-l- und Typ-O-Grammatiken. Formalisierung natürlicher Sprachen. Der DCG-Formalismus. Definition und Eigenschaften von DCG. Unifikation. 139 140 143 145 146
150 150 152 152 160 167 167 172 172 175
x Inhaltsverzeichnis 6.5.3 6.5.4 6.5.5 6.6 6.6.1 6.6.2 6.6.3 DCG-Ableitungen. DCG-Ableitungsbaum. DCG und Chart-Parsing. Two-Level-Regeln und Transduktoren. Einführung. Two-Level-Regeln. Transduktoren. 7 7.1 7.2 7.3 7.4 7.4.1 7.4.2 7.5 7.5.1 7.5.2 Einführung in die Sprachsynthese 8 8.1 8.1.1 8.1.2 8.2 8.2.1 8.2.2 8.3 8.3.1 8.3.2 8.3.3 8.4 8.4.1 8.4.2 8.4.3 8.4.4 8.4.5 8.4.6 8.4.7 8.4.8 8.4.9 Sprachsynthese: Transkription Überblick über die Geschichte der Sprachsynthese. Aufgabe der Sprachsynthese. Zusammenhang zwischen Lautsprache undSchrift. Teile der Sprachsynthese. Die Transkription. Die phonoakustische Stufe. Lautinventar für die Sprachsynthese. Linguistische Grundlagen. Festlegen der Lautdifferenzierung. Linguistische Grundlagen für die Transkription. Ermitteln der
Lautfolge. Ermitteln der Prosodie . Automatische Transkription. Der "direkte” Ansatz der Transkription. Der linguistische Ansatz der Transkription. Automatische morphosyntaktische Analyse. Morphologische Analyse mit DCG. Generierung der phonetischen Umschrift ineiner DCG . Hauptprobleme der morphosyntaktischen Analyse. Realisation einer Transkriptionsstufe. DCG in SVOX. Morphologische Analyse in SVOX. Syntaxanalyse in SVOX. Analyse unbekannter Wortstämme. Phonetische Umschrift ganzer Wörter. Akzentuierung. Phrasierung. Generierung der phonologischen Darstellung. Weiterverarbeitung der phonologischen Darstellung. 175 177 178 178 178 179 182 193 194 195 196 197 199 200 200 201 205 206 211 214 214 214 216 217 218 219 223 224 225 225 227 228 230 233 234 235
Inhaltsverzeichnis 9 9.1 9.1.1 9.1.2 9.1.3 9.2 9.2.1 9.2.2 9.2.3 9.2.4 9.2.5 9.2.6 9.3 9.3.1 9.3.2 9.3.3 9.3.4 9.3.5 10 10.1 10.1.1 10.1.2 10.2 10.3 10.3.1 10.3.2 10.3.3 10.3.4 10.3.5 10.3.6 10.4 10.4.1 10.4.2 11 11.1 11.2 11.3 11.4 11.5 11.6 XI Sprachsynthese: Phonoakustische Stufe Verfahren für die Sprachsignalproduktion. Der artikulatorische Ansatz. Der Signalmodellierungsansatz. Der Verkettungsansatz. Sprachsynthese nach dem Verkettungsansatz. Wahl der Grundelemente. Ausschneiden von Grundelementen. Veränderung der prosodischen Grössen. Signalveränderung mittels LPC-Analyse-Synthese. Signalveränderung mittels Fourier-Analyse-Synthese. Signalveränderung mittels PSOLA. Steuerung der Prosodie. Dauersteuerung. Grundfrequenzsteuerung. I ntensitätssteueru ng. Umsetzung der prosodischen Grössen auf die Laute. Prosodische Veränderung der Grundelemente. 239 240 241 245 247 248 249 252 253 254 260 262 264 273 284 286 286 Polyglotte Sprachsynthese Motivation und
Einführung. Aufgabe der polyglotten Sprachsynthese. Gemischtsprachige Texte. Konzept der polyglotten Sprachsynthese. Transkription gemischtsprachiger Texte. Morphologische Analyse gemischtsprachiger Wörter. Syntaktische Analyse gemischtsprachiger Sätze. Probleme der polyglotten morphosyntaktischen Analyse Phonologische Transformationen. Akzentuierung und Phrasierung . Rekapitulation der polyglotten Transkription. Polyglotte phonoakustische Stufe. Polyglotte Prosodiesteuerung. Polyglotte Sprachsignalproduktion. 291 291 292 294 297 297 303 307 309 314 316 317 318 321 Einführung in die Spracherkennung Zur Geschichte der Spracherkennung. Ansätze zur Spracherkennung. Probleme der Spracherkennung. Anwendungen . Einteilung der Spracherkennungssysteme . Evaluation der Erkennungsleistung. 325 327 328 331 332 334
XII Inhaltsverzeichnis 11.6.1 11.6.2 11.7 11.7.1 11.7.2 11.7.3 11.7.4 11.7.5 11.8 11.8.1 11.8.2 Wortfeh lerrate. 12 12.1 12.2 12.3 12.4 12.5 12.5.1 12.5.2 Spracherkennung mit Mustervergleich 13 13.1 13.2 13.3 13.3.1 13.3.2 13.3.3 13.3.4 13.4 13.4.1 13.4.2 13.4.3 13.5 13.5.1 13.5.2 13.5.3 13.5.4 13.5.5 13.5.6 13.6 13.6.1 Statistische Spracherkennung 335 Algorithmus zur Bestimmung der Wortfehlerrate. 335 Merkmalsextraktion. 336 Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) . 338 Geglättete Mel-Spektren von Vokalen und Frikativen . 339 Plosivlaute im geglätteten Mel-Spektrogramm. 340 Spektrale Variabilität. 342 Rekonstruktion des Signals. 342 Aufnehmen einer Äusserung. 344 Anwendungsszenarien. 344 Anfangs- und Endpunktdetektion . 346 Das Prinzip des Sprachmustervergleichs. Zeitliche Anpassung zweier Sprachmuster. Randbedingungen für die Warping-Kurve. Der DTW-Algorithmus. Spracherkennung mittels DTW. Generieren von Referenzmustern . Einsatzmöglichkeiten und
Grenzen. Informationstheoretische Sicht. Spracherkennung gemäss MAP-Regel. Modellierung von Merkmalssequenzen . Variabilität von Merkmalssequenzen. Statistische Beschreibung von Sprachmerkmalen. Statistische Beschreibung von Merkmalssequenzen. Lösung der grundlegenden HMM-Probleme. Akustische Modelle für Wörter. Sprachmerkmale für die Spracherkennung. HMM als Wortmodell. Erzeugen von Wortmodellen. Spracherkennung mit Wort-HMM. Einzelworterkennung. Worterkenner mit Erkennungsnetzwerk. Schlüsselworterkennung. Verbundworterkennung. Erkennung mit dem N-best-Viterbi-Algorithmus. Erkennung kontinuierlicher Sprache. Akustische Modelle für Wortteile. Wahl der Grundelemente. 353 356 357 360 363 363 365 369 369 371 371 371 372 374 375 376 378 379 383 383 385 387 387 389 390 391 391
Inhaltsverzeichnis XIII 13.6.2 13.7 13.7.1 13.7.2 13.7.3 13.8 13.8.1 13.8.2 13.8.3 13.9 397 403 403 404 404 405 405 405 406 407 14 14.1 14.2 14.2.1 14.2.2 14.2.3 14.2.4 14.2.5 14.2.6 14.2.7 14.2.8 14.2.9 14.3 14.3.1 14.3.2 14.4 14.4.1 14.4.2 Erzeugen von Grundelementmodellen . Modelle für verschiedene akustische Ereignisse. Modelle für Pausen. Modelle für Geräusche. Modell für beliebige Sprachsignale. Spracherkennung mit Laut-HMM . Erkennung einzeln gesprochener Wörter. Erkennung kontinuierlicher Sprache. Reduktion des Rechenaufwands (Pruning) . Stärken und Schwächen von HMM . Sprachmodellierung Zum Begriff der Sprachmodellierung. Statistische Sprachmodellierung. Sprachmodellierung bei der Einzelworterkennung. Sprachmodellierung für Wortfolgen. Das allgemeine statistische Sprachmodell. N֊Gram-Sprachmodelle. Schätzen der Parameter von N֊Gram-Sprachmodellen . 411 412 413 415 415 417 420 423 Anwendung von N֊Gram-Sprachmodellen. 424 Bewertung von Sprachmodellen . 425 Stärken und Schwächen der statistischen
Modellierung. 428 Wissensbasierte Sprachmodellierung. 431 Linguistisches Wissen in der Spracherkennung. 431 Formale Grammatiken als Sprachmodelle. 434 Neue Ansätze im Bereich der Spracherkennung. 440 Merkmalsextraktion mit einem neuronalen Netz. 441 Sprachmodellierung mit einem neuronalen Netz. 441 Kategorielle N-Gram-Sprachmodelle. A A.l A.1.1 A.1.2 A.1.3 A.2 A.3 A.3.1 A.3.2 Linguistische Grundlagen В B.l Verschiedene Grundlagen IPA-Symbole für Deutsch mit ASCII-Darstellung. 445 446 IPA-Symbole für Englisch mit ASCII-Darstellung. 448 Phonetische Schrift in ASCII-Darstellung. 450 452 Erläuterungen zu den Grammatiken . 453 Über den Zweck natürlichsprachlicher Grammatiken. 453 In den Grammatiken dieses Buches verwendete Symbole 454 IPA-Symbole für Französisch mit ASCII-Darstellung. Phonemsystem des Deutschen. Wahrscheinlichkeitstheorie. 459
XIV Inhaltsverzeichnis В.1.1 В.1.2 В.2 В.3 В.3.1 В.3.2 В.3.3 В.3.4 B.3.5 B.3.6 Komplexe neuronale Netze . 459 461 467 469 469 470 471 472 474 476 Notationen. 479 Glossar. 483 Literaturverzeichnis. 497 Index. 501 Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Wahrscheinlichkeitsverteilungen . z Transformation. Neuronale Netze: Mehrschicht-Perzeptron . Das Neuronenmodell. Das Mehrschicht-Perzeptron. Anwendungen von Mehrschicht-Perzeptronen. Training eines Mehrschicht-Perzeptrons. Hinweise zum Einsatz von neuronalen Netzen. |
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