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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS13/14, Vorlesung

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Einführung und Anwendungen

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Einführung und Anwendungen: Nachteile von Spracherkennung (ASR). Warum ist ASR schwierig? Kleine Taxonomie von Sprache. Ein kleines Experiment.

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Phonem, Hörverstehen und Schall.

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Geschichte, Herangehensweisen, WER und Mikrofone.

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Mikrofone und Grundlagen der Signalverarbeitung.

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Grundlagen der Signalverarbeitung: LTI-Systeme. Dirac Distribution, Fouriertransformation, Digitalisierung.

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Laplace Transformation, LTI-Systeme, Kurzzeitspektralanalyse und Fensterfunktionen.

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Kurzzeitspektralanalyse, Mel-Skalierung, Vokaldreieck, Cepstrum, Dynamische Eigenschaften, Reduzierung der Dimension.

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Linear predictive coding (LPC), Klassifikation und Spracherkennung mit Dynamic Time Warping (DTW).

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DTW wrap up, One Stage DP, Normalverteilung, Normalmischverteilung, K-nächster Nachbar, K-Mittelwerte, VG, LVQ.

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Normalverteilung, Normalmischverteilung, K-Nächster Nachbar, K-Mittelwerte, VQ, LVQ

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VQ, LVQ, Stochastische ASR und HMMs.

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Akustisches Modell und HMMs.

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Expectation Maximization (EM).

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Sprachmodellierung: Motivation und Probleme, Makov Annahme und n-Gramme, Beispiel, Corpora, Perplexität und Smoothing.

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Sprachmodellierung: Interpolation, Discounting und Back-Off, Good Turing Discounting und Vokabular-Selektion.

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Vokabular-Selektion, Aussprachvarianten, Sprachmodelle und Neuronale Netze.

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Kontextabhängige Akustische Modellierung.

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Polyphone, Diskrete Entropiedistanz. Computer Supported Human-Human Multilingual Communication.

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Dynamische Modalitäten, Aussprache-Wörterbuch-Generierung und Suche.

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Aussprache-Wörterbuch-Generierung und Suche.

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Suche, IBIS, Confusionsnetzwerke.

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