AUTOMATISCHE SPRACHERKENNUNG
AUTOMATISCHE SPRACHERKENNUNG
AUTOMATISCHE SPRACHERKENNUNG
Erfolgreiche ePaper selbst erstellen
Machen Sie aus Ihren PDF Publikationen ein blätterbares Flipbook mit unserer einzigartigen Google optimierten e-Paper Software.
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
<strong>AUTOMATISCHE</strong> <strong>SPRACHERKENNUNG</strong><br />
Kapitel 1 — Einführung<br />
Prof. E.G. Schukat-Talamazzini<br />
Vorlesung (V2) im Wintersemester 2006 · V1.1 vom 5. November 2007<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Durchschnittliche Übertragungsraten<br />
Tastenfeld trainiert 100–150 W/min<br />
untrainiert 10–25 W/min<br />
Tastenzahl & Tastenbelegung<br />
100% Erkennung (Tippfehler!)<br />
Handschrift 25 W/min m/o Übung<br />
· automat. Erkennung von Blockschrift gelöst<br />
· automat. Erkennung von Kursivschrift ungelöst<br />
Lautsprache 120–250 W/min m/o Übung<br />
Diktiermaschine 40 W/min<br />
automatische Erkennung ??<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Wozu automatische Spracherkennung?<br />
Was ist maschinelles Sprachverstehen?<br />
Taxonomie sprachverstehender Systeme<br />
Warum ist Spracherkennung schwierig ?<br />
Geschichte und Stand der Spracherkennung<br />
Architektur eines Spracherkennungssystems<br />
Vorlesungsaufbau und Literatur<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Vorteile gesprochener MM-Kommunikation<br />
◮ hohe Datenrate<br />
zusätzlicher Kommunikationskanal<br />
◮ Hände & Augen sind frei für andere Aktivitäten<br />
◮ Nutzung existierender Übertragungskanäle (Telefon)<br />
◮ Bewegungsfreiheit<br />
keine mitzuführenden Armaturen<br />
◮ geringer Raumbedarf des Endgeräts (Mikrofon)<br />
◮ funktioniert auch im Dunkeln<br />
◮ unterstützt effizient kollektives Problemlösen<br />
◮ natürliche Kommunikationsform<br />
◮ wenig Übung erforderlich<br />
mnemonisch · keine Kürzel
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Anwendungsgebiete maschineller Spracherkennung<br />
Haushalt Beleuchtung, Unterhaltungselektronik, Anrufbeantworter<br />
Büro Aktenhaltung, Informationsabfrage, Gerätebedienung,<br />
akustische Schreibmaschine<br />
Industrie Qualitätskontrolle, Inventur, Versand<br />
Zahlungsverkehr telefonischer Bankauftragsdienst, Börsenhandel,<br />
Kreditkartenwesen<br />
Personentransport Fahrzeugbedienung, Fahrplanauskunft, Reservierung<br />
Informationsdienste Wetterbericht, Veranstaltungskalender, Gelbe Seiten<br />
Ausbildung Fremdsprachenerwerb, rechnergestütztes Lernen<br />
Medizin Diagnosesysteme, Mikroskopie, Patientenrufanlage<br />
Militär Waffensystemkontrolle, Flugzeugbedienung,<br />
nachrichtendienstliche Observation<br />
Behindertenhilfe Sprechtraining für Gehörlose, Fahrzeugbedienung,<br />
Filmuntertitelung<br />
Sprachkommunikation maschinelle Telefonvermittlungen, automatische<br />
Dolmetschgeräte<br />
Datenerfassung · Gerätesteuerung · Informationsgewinnung<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Abfahrt<br />
Ankunft<br />
<strong>SPRACHERKENNUNG</strong><br />
"Ich will morgen abend nach Frankfurt"<br />
Verbindungsauskunft<br />
SPRACHVERSTEHEN<br />
Datum<br />
Uhrzeit<br />
Ort<br />
Datum<br />
Uhrzeit<br />
Ort<br />
SPRACHVOLLSYNTHESE<br />
"Sie können ab Bonn fahren um ..."<br />
ANTWORTGENERIERUNG<br />
Freitag, 16. Juli 1993<br />
17:00 − 20:00 Uhr<br />
Bonn<br />
Freitag, 16. Juli 1993<br />
19:30 − 22:30 Uhr<br />
Frankfurt a.M.<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Auskunftsdialogsysteme<br />
System: Hier ist die automatische InterCity-Auskunft. Was<br />
kann ich für Sie tun?<br />
Nutzer: Ich will morgen abend nach Frankfurt.<br />
System: Sie können ab Bonn fahren um [. . . ]<br />
Nutzer: Gibt es auch noch einen früheren Zug?<br />
System: Bis wann möchten Sie spätestens in Frankfurt<br />
ankommen?<br />
Nutzer: Bis einundzwanzig Uhr.<br />
System: Sie können ab Bonn fahren um [. . . ]<br />
Nutzer: Vielen Dank. Auf Wiedersehen.<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Spracherkennung<br />
Sprachanalyse<br />
Analoges<br />
Signal<br />
Zeitlicher Amplitudenverlauf<br />
Physikalischer Schalldruck<br />
Parametrische<br />
Darstellung<br />
Kurzzeitanalyse<br />
Akustische bedeutsame Größen<br />
Textuelle<br />
Darstellung<br />
eine Folge von Wörtern<br />
Orthografische Notation<br />
AD/DA−Wandlung<br />
Vollsynthese<br />
Sprachverstehen<br />
DSP<br />
Natürlichsprachliche Verarbeitung<br />
System−<br />
(re)aktion<br />
Steuerimpuls, DB−Anfrage<br />
Dialogantwort, Übersetzung<br />
Dialog/Übersetzung/Kommando−Systeme<br />
Digitales<br />
Signal<br />
Rechnerinterne Darstellung<br />
abgetastet & quantisiert<br />
Symbolphonetische<br />
Darstellung<br />
ein "Strom" von Lauten,<br />
Silben, Intonationsformen<br />
Linguistische<br />
Strukturinformation<br />
Sprachkompression<br />
Phrasenstrukturbäume<br />
PL Formeln, Semant. Netze<br />
Sprachsynthese<br />
concept−to−speech<br />
Sprecherverifikation<br />
Sprecheridentifikation<br />
?<br />
ASV = ASE + NSV
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Taxonomie sprachverstehender Systeme I<br />
Darbietungsform isolierte Einzelwörter<br />
kontinuierliche Sätze oder Passagen<br />
Kommunikationsmodus Kommandos<br />
Menü<br />
Dialog (wechsel-/gegensprechend)<br />
Übersetzung (MeMaMe)<br />
Wortschatz Umfang<br />
Schwierigkeitsgrad<br />
Adaptivität<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Taxonomie sprachverstehender Systeme II<br />
Sprachumfang Kommando-Set<br />
stark formalisierte Kunstsprache<br />
schriftsprachlich<br />
spontansprachlich<br />
Überdeckungsgrad<br />
Verzweigungsfaktor, Perplexität<br />
Diskursbereich klein · überschaubar · mittel · umfangreich · utopisch<br />
Versandbestellung, “home banking”<br />
Bahnauskunft, Flugreservierung<br />
Terminabsprache, “telephone rosé”<br />
Patentverzeichnis, ärztliche Diagnose<br />
Telefonseelsorge<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Wieviele Wortformen braucht der Mensch ?<br />
Alarmstopschalter<br />
Menü−Steuerung (J/N)<br />
Zahlen/Ziffern<br />
Gerätebedienung<br />
Auskunftsdialog<br />
Alltagssprache<br />
Diktiermaschine<br />
Deutsch ohne Fremdwörter<br />
1<br />
2<br />
10 + n<br />
20 − 200<br />
500 − 2000<br />
8 000 − 20 000<br />
20 000 − 50 000<br />
ca. 300 000<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Taxonomie sprachverstehender Systeme III<br />
Sprecherabhängigkeit ein Sprecher<br />
feste Sprechergruppe<br />
Sprechertypus (Geschlecht, Dialekt)<br />
beliebige Sprecher<br />
adaptiv<br />
Sprecherverhalten Diszipliniertheit<br />
Kooperativität<br />
Vertrautheitsgrad<br />
Streß, Disposition<br />
Sprachsignalqualität Bandbreite<br />
Störgeräusche<br />
Raumakustik
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Warum ist Spracherkennung schwierig ?<br />
Guten Morgen, Herr Hauptkomissar Thanner.<br />
Gibt es irgendetwas Neues im Fall “Verbmobil”?<br />
Morgen, Thanner.<br />
Irgendwas Neues im Fall “Verbmobil”?<br />
morgen thanner irgendwas neues im fall verbmobil<br />
morgenthannerirgendwasneuesimfallverbmobil<br />
der Text in<br />
“Schönschrift”<br />
spontan gesprochene<br />
Sprache<br />
Großschreibung?<br />
Satzzeichen?<br />
kontinuierliche<br />
Sprache<br />
moangtannairgnwasneuesimfalwerpmobiehl Aussprachevarianten<br />
artikulatorische Verschleifung<br />
Störungen und Verzerrungen<br />
Fremdstimmen<br />
” Cocktailparty“<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Sprechweise Tempo, Lautstärke,<br />
Kooperation, Anspannung<br />
Kontext Lautumgebung, Betonung<br />
Aufnahmekanal Mikrofon, Position,<br />
Nachhall, Wandlung<br />
AMBIGUITÄT<br />
Umgebung Stimmen, Verkehr, Maschinen<br />
Homophonie ” Rad“ und ” Rat“<br />
Wortgrenzen ” Stau-becken“ und ” Staub-ecken“<br />
Satzbau ... das Tonband, daß Nixon vernichtete ...“<br />
”<br />
” Der gute Mann denkt an sich [,] selbst zuletzt“<br />
Bedeutung Bienenhonig“ und Imkerhonig“<br />
” ”<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Vier Problemfelder<br />
KONTINUITÄT<br />
Wahrnehmung Folge von Wörtern<br />
Folge von Silben<br />
Folge von Lauten<br />
Sprachsignal keinerlei akustische Grenzmarkierungen<br />
KOMPLEXITÄT<br />
Datenmengen z.B. 16 000 Abtastwerte/Sekunde<br />
Inventare 40–50 Phoneme,<br />
> 10 000 Silben,<br />
100–250 k Wörter<br />
Kombinatorik exponentielles Wachstum:<br />
Anzahl möglicher Sätze<br />
Restriktionen Grammatik versus Suchraum<br />
VARIABILITÄT<br />
Sprecher Anatomie, Dialekt, Idiolekt<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Kommunikation und Redundanz I<br />
” When we listen to a person speaking<br />
much of what we think we hear<br />
is supplied from our memory.“ William James (1899)<br />
◮ Subjektiver Eindruck<br />
Sprache bildet eine ” Perlenkette“ diskreter Segmente<br />
◮ Objektiver Tatbestand<br />
Das akustische Korrelat unserer Nachricht ist:<br />
kontinuierlich · variabel · kontextabhängig · gestört<br />
◮ Dekodierung gesprochener Mitteilungen<br />
Rekonstruktion aus einem hochredundanten Code<br />
Phonotaktik · Morphologie · Syntax · Semantik · Dialogkontext
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Kommunikation und Redundanz II<br />
Folgerung<br />
” Eine sprechende Person sucht ihr Kommunikationsziel<br />
— verstanden zu werden —<br />
mit dem Minimum des unbedingt erforderlichen Aufwandes<br />
zu erreichen.“ (These, plausibel)<br />
Redundanz der Mitteilung<br />
Qualität der Artikulation<br />
Fakt<br />
Eine Person sollte unbedingt wissen,<br />
daß sie mit einer Maschine kommuniziert!<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Meilensteine II<br />
1970 Arbeitsplatzrechner in IC-Technik<br />
1971 Worterkenner mit Schablonenvergleich (DTW)<br />
1972 Sprecherverifikation<br />
1975 statistische Methode (HMM) · Harpy & Dragon<br />
1976 “text-to-speech”-Synthese (TTS)<br />
1980 Mel-Frequenz-Cepstrum<br />
Vektorquantisierung (LBG-Algorithmus)<br />
1981 Signalprozessoren (DSP)<br />
1985 kontextabhängige Phoneme<br />
Neuronale Netze (“error-back-propagation”)<br />
CELP-Sprachkodierung<br />
1989 PSOLA-Synthese<br />
sprecherunabhängige kontinuierliche ASE mit 1000 W.<br />
1993 Diktiersysteme von IBM, Philips, Dragon Systems, Kurzweil<br />
1996 Echtzeitsprecheradaption (MLLR/MAP)<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Meilensteine I<br />
1844 Telegraph<br />
1858 transatlantischer Telegraph<br />
1876 Telefon<br />
1927 transatlantisches Telefon (Funk)<br />
1939 Kanalvocoder<br />
1946 Klangspektrograph (“visible speech”)<br />
1948 akustische Theorie der Sprachproduktion<br />
1951 Formantsynthese<br />
1956 transatlantisches Telefon (Kabel)<br />
1958 kommerzieller Digitalrechner<br />
1962 PCM · Satellitenkommunikation<br />
1965 schnelle Fouriertransformation (FFT)<br />
1966 digitale Filterung<br />
1968 lineare Vorhersage (LPC)<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
DARPA SUR Projekt (1971–76)<br />
GOAL (11/1971) HARPY (11/1976)<br />
accept connected speech YES<br />
from many 5 (3 male & 2 female)<br />
cooperative speakers YES<br />
in a quiet room computer terminal room<br />
using a good microphone close-talking mike<br />
with slight tuning/speaker 20 training sentences/talker<br />
accepting 1000 words 1011<br />
using an artificial syntax avg. branching factor = 33<br />
in a constrained task document retrieval<br />
with < 10% semantic error 5%<br />
in a few times real time 80 times real time<br />
on a 100 MIPS machine 4 MIPS PDP-KA10<br />
Department of Defense (DoD) Advanced Research Projects Agency · Speech Understanding Research
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Methodische Entwicklung<br />
DARPA SUR<br />
DARPA Speech & Natural Language<br />
• HARPY<br />
• SPHINX<br />
• digitale Filterung<br />
• IBM Tangora<br />
• HMM zur Spracherkennung • Triphone<br />
• Lineare Vorhersage • stochastische N-Gramme<br />
• mel-Cepstrum<br />
• Sprecherverifikation•<br />
Verbundworterkennung<br />
• n beste Wortketten<br />
• Baum-Welch-Algorithmus<br />
• LBG-Algorithmus • TDNN<br />
• schnelle DFT<br />
• Sprachsynthese vom Text • Phonotopische Karte<br />
• LPC-Metrik<br />
• backpropagation-Algorithmus<br />
• DTW-Einzelworterkenner<br />
• Mikrofonfelder<br />
• Dynamische Zeitverzerrung (DTW) • Signalprozessoren<br />
1970 1980 1990<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Extrempositionen<br />
” Flugzeuge schlagen nicht mit den Flügeln.“ F. Jelinek<br />
” Each time I fired a phonetician, recognition rate increased<br />
by 3%“ F. Jelinek<br />
” With friends like statistics — who needs linguistics?“ H. Ney<br />
” Die KI in der Spracherkennung hat uns 10 Jahre gekostet!“<br />
J. Mariani<br />
” We leave it to the computer to learn what we have failed to<br />
understand. It might do the job but can it tell us how?“G. Fant<br />
” What magical trick makes us intelligent? The trick is that<br />
there is no trick.“ J. Allen<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Paradigmenstreit<br />
” ... breaking the speech code<br />
by the knowledge-based approach?“<br />
Künstliche Intelligenz Neuerer Konnektionismus<br />
Symbolverarbeitungsparadigma Subsymbolischer Ansatz<br />
Funktionsmodell Performanzmodell<br />
Perzeptionsforschung Sprachtechnologie<br />
lokale Repräsentation verteilte Repräsentation<br />
festverdrahtet selbstorganisierend<br />
wissensbasiert “black box”<br />
Wissensakquisition Lernen, Adaption<br />
regelbasiert parametrisch<br />
Linguistik Statistik<br />
Humanwissenschaften Ingenieurwissenschaften<br />
” ... training the computer to learn the task<br />
by statistical inference?“<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Stand der Technik<br />
◮ es gibt kommerzielle Systeme für die Erkennung isoliert<br />
gesprochener Wörter<br />
10 bis wenige 100 Wörter<br />
mit kurzer Anpassungsphase oder sprecherunabhängig<br />
in ruhiger Umgebung oder robust gegen Fremdschall<br />
◮ es gibt kommerzielle Diktiermaschinen<br />
≥ 20 000 Wörter · sprecherabhängig · isolierte Wörter<br />
◮ es gibt Laborsysteme, die kontinuierlich gesprochene Sprache<br />
verstehen und eine sinnvolle Reaktion geben<br />
1000 oder mehr Wörter<br />
mit restriktivem Sprachmodell (Perplexität < 100)<br />
bei sehr guter Sprachqualität<br />
◮ es gelten einschneidende Beschränkungen hinsichtlich<br />
Wortschatz · Syntax · Dialekt · Problemkreis
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Multimediale MMK der Zukunft<br />
Zukünftige Forschungen auf den Gebieten der Mustererkennung und der<br />
künstlichen Intelligenz werden zu multimedialen Systemen führen, welche<br />
◮ gesprochene Sprache erkennen<br />
◮ Hand- und Druckschrift lesen<br />
◮ Gesprochenes und Geschriebenes auch “verstehen”<br />
◮ Schrift und Sprache übersetzen<br />
◮ mittels Text, Graphik oder Sprache antworten<br />
◮ aktiv und kompetent Assistenz bieten<br />
◮ aus “Erfahrung” lernen<br />
◮ weltweit mit anderen Systemen kommunizieren<br />
◮ in Echtzeit arbeiten<br />
◮ klein, leicht, zuverlässig und preiswert sind<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Systemarchitektur eines Spracherkenners<br />
Signalverarbeitung<br />
physikalische Akustik<br />
Sprachsignalkurzzeitanalyse<br />
Physiologie<br />
Phonologie<br />
Informationstheorie<br />
Vektor-<br />
quantisierung<br />
Mustererkennung<br />
Linguistik<br />
statistische<br />
Dekodierung<br />
HMM<br />
Wortmodelle<br />
grammatisches<br />
Sprachmodell<br />
syntaxgesteuerte<br />
Suche<br />
Algorithmen<br />
der KI<br />
Statistik<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Fundamentalformel der ASE<br />
LINGUISTISCHE QUELLE<br />
Text− w Wort−<br />
erzeugung<br />
artikulation<br />
AKUSTISCHER KANAL <strong>SPRACHERKENNUNG</strong><br />
Merkmal−<br />
berechnung<br />
X<br />
Statistische<br />
Dekodierung<br />
P(w) P(X | w) argmax w P(X, w)<br />
BAYES’sche Entscheidungsregel:<br />
Suche diejenige Wortfolge w mit maximaler a posteriori<br />
Wahrscheinlichkeit<br />
P(w|X)<br />
def P(w) · P(X|w)<br />
=<br />
P(X)<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Wissensquellen zur Spracherkennung<br />
Akustik Entstehung, Fortpflanzung und Erfassung von Schallwellen<br />
Digitale Signalverarbeitung Filterung und Spektralanalyse nichtstationärer, 1–D<br />
Signale<br />
Phonetik artikulatorische & akustische Korrelate der Sprachlaute<br />
Phonologie Systeme bedeutungsunterscheidender Sprachlaute & ihre<br />
Kombinatorik<br />
Prosodie Intonationsmittel (Sprachmelodie, Rhythmus, Akzentuierung) und<br />
ihre Verwendung zur Bedeutungsdifferenzierung<br />
Morphologie Form, innere Struktur, Funktion und Vorkommen der kleinsten<br />
bedeutungstragenden Einheiten<br />
Syntax Strukturanalyse der wohlgeformten Sätze einer Sprache<br />
Semantik Bedeutungsanalyse und -desambiguierung sprachlicher Ausdrücke<br />
Pragmatik Einordnung sprachlicher Konstrukte in den Aufgabenkontext<br />
Diskursanalyse Herstellung von Beziehungen zwischen Redebeiträgen<br />
w ∗
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Kapitelübersicht<br />
Kapitel 1<br />
Einführung<br />
Kapitel 2 Kapitel 3<br />
Gesprochene Sprache Merkmalgewinnung<br />
Kapitel 4<br />
Klassifikation<br />
SPRACH−<br />
VERARBEITUNG<br />
Kapitel 5 Kapitel 6<br />
Markovmodelle<br />
Akustische Modelle<br />
Kapitel 7 MUSTERANALYSE<br />
Kapitel 8<br />
Grammat. Modelle MIT STATISTISCHEN<br />
MODELLEN<br />
Dekodierung<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
E.G. Schukat-Talamazzini.<br />
Automatische Spracherkennung — Grundlagen, statistische Modelle und<br />
effiziente Algorithmen.<br />
Künstliche Intelligenz. Vieweg, Braunschweig, 1995.<br />
J.N. Holmes.<br />
Sprachsynthese und Spracherkennung.<br />
Oldenbourg, München, 1991.<br />
G. Ruske.<br />
Automatische Spracherkennung.<br />
Oldenbourg Verlag, München, 1988.<br />
B. Eppinger and E. Herter.<br />
Sprachverarbeitung.<br />
Hanser, München, 1993.<br />
Axel Susen.<br />
Spracherkennung. Kosten, Nutzen, Einsatzmöglichkeiten.<br />
VDE Verlag, Berlin, 1999.<br />
G. Sagerer.<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Literatur zur Spracherkennung<br />
Xuedong Huang, Alex Acero, Hsiao-Wuen Hon, and Raj Reddy, editors.<br />
Spoken Language Processing: A Guide to Theory, Algorithm and System<br />
Development.<br />
Prentice Hall, 2001.<br />
L.R. Rabiner.<br />
Fundamentals of Speech Recognition.<br />
Signal Processing Series. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1993.<br />
S. Furui.<br />
Digital Speech Processing, Synthesis, and Recognition.<br />
Marcel Dekker, New York, 1989.<br />
Ben Gold and Nelson Morgan.<br />
Speech and Audio Processing: Processing and Perception of Speech and<br />
Music.<br />
John Wiley & Sons, 1999.<br />
Frederick Jelinek.<br />
Statistical Methods for Speech Recognition.<br />
MIT Press, Cambridge, MA, 1997.<br />
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
Automatisches Verstehen gesprochener Sprache, volume 74 of Reihe<br />
Informatik.<br />
Bibliographisches Institut, Mannheim, 1990.<br />
K.J. Kohler.<br />
Einführung in die Phonetik des Deutschen.<br />
Erich Schmidt Verlag, Berlin, 1977.<br />
B.C.J. Moore.<br />
An Introduction to the Psychology of Hearing.<br />
Academic Press, London, 1989.<br />
Manfred R. Schroeder.<br />
Computer Speech: Recognition, Compression, Synthesis, volume 35 of<br />
Springer Series in Information Sciences.<br />
Springer, 1999.<br />
J.D. Markel and A.H. Gray Jr.<br />
Linear Prediction of Speech, volume 12 of Communications and<br />
Cybernetics.<br />
Springer Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1976.<br />
H. Niemann.
Gliederung Motivation Sprachverstehen Taxonomie Schwierigkeiten Gestern & Heute Systemaufbau Zur Vorlesung<br />
2007-11-05<br />
Pattern Analysis and Understanding, volume 4 of Series in Information<br />
Sciences.<br />
Springer, Berlin Heidelberg, 1990.<br />
X.D. Huang, Y. Ariki, and M.A. Jack.<br />
Hidden Markov Models for Speech Recognition.<br />
Number 7 in Information Technology Series. Edinburgh University Press,<br />
Edinburgh, 1990.<br />
Alejandro Acero.<br />
Acoustical and Environmental Robustness in Automatic Speech<br />
Recognition.<br />
Kluwer Academic Publ., Boston, MA, 1993.<br />
Eugene Charniak.<br />
Statistical Language Learning.<br />
MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1993.<br />
F. Jelinek.<br />
Self-Organized Language Modeling for Speech Recognition.<br />
In A. Waibel and K.F. Lee, editors, Readings in Speech Recognition, pages<br />
450–506. Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1990.<br />
Automatische Spracherkennung<br />
Vorlesungsaufbau und Literatur<br />
EOF<br />
Literatur zur Spracherkennung<br />
2007-11-05<br />
2007-11-05<br />
Automatische Spracherkennung<br />
Vorlesungsaufbau und Literatur<br />
EOF<br />
Literatur zur Spracherkennung<br />
Automatische Spracherkennung<br />
Vorlesungsaufbau und Literatur<br />
EOF<br />
Literatur zur Spracherkennung
Change language