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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 17.10.2016, 01 from 2021-01-31T22:10:42.023393

01 | 0:00:00 Starten 0:00:55 Was ist Automatische Spracherkennung? 0:05:14 Sprache vs. Sprache 0:11:29 Anwendung von ASR 0:32:10 Vorteile von ASR 0:40:11 Aktuelles Beispiel 0:42:51 Nachteile von A...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 19.10.2016, 02 from 2021-01-31T22:10:42.023393

02 | 0:00:00 Starten 0:00:09 Einführung und Anwendungen 0:01:08 Ist Spracherkennung Schwierig? 0:02:00 Warum ist ASR schwierg? 0:02:51 Variabilität auf Signalebene 0:09:44 Variabilität auf phoneti...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 24.10.2016, 03 from 2021-01-31T22:10:42.023393

03 | 0:00:00 Starten 0:00:04 Wiederholung der letzten Vorlesung 0:02:36 Phonem 0:05:09 Kurioses 0:10:48 Schall 0:18:12 Schalldruckpegel 0:21:42 Beispiele für Pegel 0:24:01 Schallenergie 0:26:43 Sc...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 26.10.2016, 04 from 2021-01-31T22:10:42.023393

04 | 0:00:00 Starten 0:00:04 Inhalt: Mikrofone, Wortfehlerrate 0:00:40 Mikrofone 0:01:25 Wandlerprinzipien 0:02:21 Richtcharakterristik 0:05:56 Akustische Bauformen 0:20:12 Pop- und Windschutz 0:2...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 31.10.2016, 05 from 2021-01-31T22:10:42.023393

05 | 0:00:00 Starten 0:00:33 Grundlagen der Signalverarbeitung 0:00:50 Wozu Signal(vor)verarbeitung? 0:02:33 Systeme 0:06:21 Zeitinvariante System 0:09:58 Dirac Distribution 0:18:18 Faltung 0:20:3...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 02.11.2016, 06 from 2021-01-31T22:10:42.023393

06 | 0:00:00 Starten 0:00:15 Zusammenfassung Fouriertransformation 0:02:21 Digitalisierung 0:03:02 Abtastung (Sampling) 0:04:21 Abtasttheorem Nyquist-Shannon Theorem 0:06:36 Aliasing 0:18:46 Reale...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 09.11.2016, 07 from 2021-01-31T22:10:42.023393

07 | 0:00:00 Starten 0:00:17 Spektrogramm 0:00:58 Oberschwingung, Harmonische 0:03:14 Mel Skalierung 0:07:18 Effekt der Fensterlänge 0:12:44 Quelle Filter Modell der Sprache 0:15:24 Helmholtzreson...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 14.11.2016, 08 from 2021-01-31T22:10:42.023393

08 | 0:00:00 Starten 0:00:14 Hauptkomponentenalyse (PCA) 0:02:40 Lineare Diskriminanzanalyse 0:05:21 Vorverarbeitung mit Neuronalen Netzen 0:10:11 Bottelneck Features 0:13:56 Klassifikation 0:15:3...

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09 | 0:00:00 Starten 0:00:26 DTW für einzelne Wörter 0:03:44 DTW für Sequenzen mehrere Wörter 0:09:45 One Stage DP 0:12:48 One Stage DP Implementierung 0:17:29 One Stage DP Syntaktische Einschränk...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 21.11.2016, 10 from 2021-01-31T22:10:42.023393

10 | 0:00:00 Starten 0:00:20 Stochastik in der Spracherkennung 0:05:24 Die Fundamentalformel 0:10:01 Stochastische ASR Akustisches Modell 0:11:49 Stochastischer Prozess 0:19:33 Makrow-Kette 0:20:4...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 23.11.2016, 11 from 2021-01-31T22:10:42.023393

11 | 0:00:00 Starten 0:00:05 EM Algorithm 0:00:19 Literatur 0:01:55 Baum-Welch Regeln 0:03:38 Maximum-Likelihood Methode 0:42:31 Expectation Maximization EM) 0:45:17 EM 0:49:09 EM – Expectation Sc...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 28.11.2016, 12 from 2021-01-31T22:10:42.023393

12 | 0:00:00 Starten 0:00:11 EM Algorithmus Emissionsw'keiten GMM 0:06:13 HMM Training für multiple Trainigssequenzen 0:07:32 HMMs in ASR 0:10:16 Wortfolge zu HMM 0:13:56 HMM in ASR 0:26:49 HMM Tr...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 30.11.2016, 13 from 2021-01-31T22:10:42.023393

13 | 0:00:00 Starten 0:00:06 EM Algorithm 0:00:22 Literatur 0:01:46 Baum-Welch Regeln 0:03:41 Maximum-Likelihood Methode 0:42:38 Expectation Maximization (EM) 0:45:19 EM 0:49:06 EM – Expectation S...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 12.12.2016, 14 from 2021-01-31T22:10:42.023393

14 | 0:00:00 Starten 0:00:09 Wiederholung 0:03:29 Kontextfragen 0:09:30 Typische Kontextfragen 0:13:15 Abdeckung durch Polyphone 0:14:51 Gewinn durch längere Kontexte 0:16:21 Verwendung dynamische...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 14.12.2016, 15 from 2021-01-31T22:10:42.023393

15 | 0:00:00 Starten 0:00:05 Aussprachewörterbücher, Sprachmodelle 0:00:41 Flexibles Trainingsalignment 0:01:05 Aussprachen bestimmen für unüberwachtes Lernen 0:05:18 Emotionserkennung mit Hilfe v...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 21.12.2016, 16 from 2021-01-31T22:10:42.023393

16 | 0:00:00 Starten 0:00:04 Kombination von Sprachmodell und Akustischem Modell 0:15:11 Deterministische Sprachmodelle 0:17:41 Repräsentation der Grammatik 0:19:28 Formale Sprachtheorie 0:20:31 C...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 16.01.2017, 17 from 2021-01-31T22:10:42.023393

17 | 0:00:00 Starten 0:00:04 Suche 0:01:31 Erinnerung: Fundamentalformel 0:02:05 Suche in der Spracherkennung 0:05:08 Erinnerung DTW und One-Stage-DP 0:07:02 Suche im Allgemeinen 0:09:33 Suche mit...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 18.01.2017, 18 from 2021-01-31T22:10:42.023393

18 | 0:00:00 Starten 0:01:22 Vor- und Nachteile eines Stackdecoders 0:05:30 A* vs. Strahlsuche 0:07:22 Vermeidung von Redundanzen 0:09:23 Baumsuche 0:12:11 Baumsuche mit Sprachmodell 0:13:54 Delay...

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 06.02.2017, 19 from 2021-01-31T22:10:42.023393

0:00:00 Starten 0:00:16 Minimierung des Wortfehlers 0:02:50 Approximierung mit N-besten Listen 0:04:06 WER Minimierung auf Wortgraphen 0:04:18 Multiple Alignment WER 0:07:03 Finden des globalen Ali...

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