Grundlagen der automatischen Spracherkennung, WS 2015/2016, gehalten am 08.02.2016, Vorlesung 22 - a podcast by Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

22: Vorlesung |
0:00:00 Starten
0:00:43 Adaption
0:08:52 Motivation
0:13:40 Adaption des Akustischen Modells
0:16:21 Mögliche Variationen
0:18:24 Adaption als Transformation
0:22:51 Arten der Adaption
0:27:13 Batch vs. Inkrementell
0:31:17 Überwachte und Unüberwachte Adaption
0:32:18 Training vs. Normalisierung
0:33:07 Merkmals vs. Modelladaption
0:36:23 Anwendung der Transformation
0:37:27 Optimierungskriterien zur Schätzung
0:39:40 Adaptionsmethoden
0:42:43 Vokaltraktlängen-normalisierung (VTLN)
0:52:39 VTLN: Experimente
0:58:53 Inkrementelle Adaption
1:05:06 Verschiedenes zu VTLN
1:08:48 MAP Adaption
1:14:37 Maximum Likelihood Linear Regression (MLLR)
1:17:54 Finden von Klassen
1:20:11 Label Boosting mit MLLR
1:21:48 Welche Adaption unter welchen Bedingungen
1:23:14 fMLLR

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