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Ausnutzung zeitlicher Redundanzen der cepstralen Sprachmerkmale: Methoden zur geräuschrobusten Spracherkennung - Softcover

 
9783838108292: Ausnutzung zeitlicher Redundanzen der cepstralen Sprachmerkmale: Methoden zur geräuschrobusten Spracherkennung

Synopsis

In der automatischen Spracherkennung hat sich ein statistischer Modellierungsansatz auf der Basis von Markovmodellen (HMMs) etabliert. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Berücksichtigung statistischer Abhängigkeiten zwischen den Sprachmerkmalen verschiedener Sprachrahmen innerhalb dieses statistischen Spracherkennungsansatzes. Bei der Merkmalsentstörung können Inter-Frame Korrelationen ausgenutzt werden, indem die Dynamik der cepstralen Sprachmerkmale mit schaltenden, linearen Dynamikmodellen (SLDMs) beschrieben wird. Zur Modellierung des Rauschens wird ein neues Zustandsmodell eingeführt, für das Expectation-Maximization-(EM-) Algorithmen zur Parameterschätzung hergeleitet werden. Im Back-End des Spracherkenners werden die statistischen Abhängigkeiten zwischen den Sprachmerkmalen auf der Ebene der Mischungskomponenten des HMMs approximiert. Ein weiterer Schwerpunkt der Untersuchungen ist der Austausch von Informationen zwischen der Stufe der Merkmalsentstörung und der Erkennung. In einem mehrstufigen Erkennungsansatz werden Informationen aus dem Erkenner bei der Merkmalsentstörung der jeweils nächsten Erkennungsstufe ausgenutzt.

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About the Author

Stefan Windmann wurde 1980 in Bielefeld geboren. Von 1999 bis2004 studierte er Elektrotechnik und Ing.-Informatik an derUniversität Paderborn. Zwischen 2005 und 2008 promovierte er imBereich der automatischen Spracherkennung. Seit 2008 ist er inder automatischen Bildverbesserung tätig.

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Stefan Windmann
ISBN 10: 3838108299 ISBN 13: 9783838108292
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In der automatischen Spracherkennung hat sich ein statistischer Modellierungsansatz auf der Basis von Markovmodellen (HMMs) etabliert. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Berücksichtigung statistischer Abhängigkeiten zwischen den Sprachmerkmalen verschiedener Sprachrahmen innerhalb dieses statistischen Spracherkennungsansatzes. Bei der Merkmalsentstörung können Inter-Frame Korrelationen ausgenutzt werden, indem die Dynamik der cepstralen Sprachmerkmale mit schaltenden, linearen Dynamikmodellen (SLDMs) beschrieben wird. Zur Modellierung des Rauschens wird ein neues Zustandsmodell eingeführt, für das Expectation-Maximization-(EM-) Algorithmen zur Parameterschätzung hergeleitet werden. Im Back-End des Spracherkenners werden die statistischen Abhängigkeiten zwischen den Sprachmerkmalen auf der Ebene der Mischungskomponenten des HMMs approximiert. Ein weiterer Schwerpunkt der Untersuchungen ist der Austausch von Informationen zwischen der Stufe der Merkmalsentstörung und der Erkennung. In einem mehrstufigen Erkennungsansatz werden Informationen aus dem Erkenner bei der Merkmalsentstörung der jeweils nächsten Erkennungsstufe ausgenutzt. 192 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783838108292

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Stefan Windmann
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Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In der automatischen Spracherkennung hat sich ein statistischer Modellierungsansatz auf der Basis von Markovmodellen (HMMs) etabliert. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Berücksichtigung statistischer Abhängigkeiten zwischen den Sprachmerkmalen verschiedener Sprachrahmen innerhalb dieses statistischen Spracherkennungsansatzes. Bei der Merkmalsentstörung können Inter-Frame Korrelationen ausgenutzt werden, indem die Dynamik der cepstralen Sprachmerkmale mit schaltenden, linearen Dynamikmodellen (SLDMs) beschrieben wird. Zur Modellierung des Rauschens wird ein neues Zustandsmodell eingeführt, für das Expectation-Maximization-(EM-) Algorithmen zur Parameterschätzung hergeleitet werden. Im Back-End des Spracherkenners werden die statistischen Abhängigkeiten zwischen den Sprachmerkmalen auf der Ebene der Mischungskomponenten des HMMs approximiert. Ein weiterer Schwerpunkt der Untersuchungen ist der Austausch von Informationen zwischen der Stufe der Merkmalsentstörung und der Erkennung. In einem mehrstufigen Erkennungsansatz werden Informationen aus dem Erkenner bei der Merkmalsentstörung der jeweils nächsten Erkennungsstufe ausgenutzt. Seller Inventory # 9783838108292

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Windmann, Stefan
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Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. In der automatischen Spracherkennung hat sich ein statistischer Modellierungsansatz auf der Basis von Markovmodellen (HMMs) etabliert. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Beruecksichtigung statistischer Abhaengigkeiten zwischen den Sprachmerkmalen versch. Seller Inventory # 5405214

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Windmann, Stefan; Windmann, Stefan
ISBN 10: 3838108299 ISBN 13: 9783838108292
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Paperback. Condition: Brand New. 192 pages. German language. 8.58x5.91x0.71 inches. In Stock. Seller Inventory # 3838108299

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