11: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 29.11.2017 - a podcast by Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

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0:00:31 Die Fundamentalformel (Erinnerung)
0:01:00 Hidden Markov Model Ansatz
0:04:14 Münzen-Beispiel
0:10:53 Urne Ball Modell
0:12:02 HMM Definition
0:14:06 HMM Beobachtungsgenerierung
0:16:13 Die HMM Trellis
0:17:05 Die drei Probleme der HMMs
0:22:46 Forward Algorithmus
0:39:03 Backward Algorithmus
0:41:01 Das Decoding Problem
0:43:10 Viterbi-Algorithmus
0:45:37 Das Lern-Problem
0:53:19 Baum-Welch Regeln
0:56:57 Literatur
0:59:11 Maximum-Likelihood Methode
1:30:33 Exspectation Maximization (EM)

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