Algorithmus eines HMM-Compilers
Implementierung und Evaluierung eines Compilers zur Transkription von Phonetik-Strings in HMM-Folgen
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In der automatischen Spracherkennung benutzt man zurErkennung phonetischer Muster sogenannte HiddenMarkov Models, deren Parameter mit Hilfe digitalaufgezeichneter sprachlicher Äußerungen trainiert werden.Dieses Werk befasst sich mit der automatischenÜbersetzung einer gegebenen phonetischen Beschreibungin eine möglichst genau modellierende Folge von HMMsaus einer gegebenen Menge von Baustein-HMM s, dieneben Triphon-, Biphon- und Monophon-Modellen auchGanzwortmodelle und Phonemmodelle mitweiterreichenden Kontexten enthalten kann. Fürpraktische Anwendungen der Spracherkennung ist eswichtig, ...
In der automatischen Spracherkennung benutzt man zur
Erkennung phonetischer Muster sogenannte Hidden
Markov Models, deren Parameter mit Hilfe digital
aufgezeichneter sprachlicher Äußerungen trainiert werden.
Dieses Werk befasst sich mit der automatischen
Übersetzung einer gegebenen phonetischen Beschreibung
in eine möglichst genau modellierende Folge von HMMs
aus einer gegebenen Menge von Baustein-HMM s, die
neben Triphon-, Biphon- und Monophon-Modellen auch
Ganzwortmodelle und Phonemmodelle mit
weiterreichenden Kontexten enthalten kann. Für
praktische Anwendungen der Spracherkennung ist es
wichtig, dass die Modellierung so genau wie mit dem
vorhandenen Material möglich erfolgt. In manchen
Fällen kommt hinzu, dass die Phonetik-HMM-Übersetzung
sehr schnell geschehen muss, um die mit automatischer
Spracherkennung häufig verbundenen Wartezeiten so
weit wie möglich abzukürzen.
Das Buch richtet sich an Entwickler, Programmierer
und Interessierte aus dem Sprachverarbeitungssektor.
Erkennung phonetischer Muster sogenannte Hidden
Markov Models, deren Parameter mit Hilfe digital
aufgezeichneter sprachlicher Äußerungen trainiert werden.
Dieses Werk befasst sich mit der automatischen
Übersetzung einer gegebenen phonetischen Beschreibung
in eine möglichst genau modellierende Folge von HMMs
aus einer gegebenen Menge von Baustein-HMM s, die
neben Triphon-, Biphon- und Monophon-Modellen auch
Ganzwortmodelle und Phonemmodelle mit
weiterreichenden Kontexten enthalten kann. Für
praktische Anwendungen der Spracherkennung ist es
wichtig, dass die Modellierung so genau wie mit dem
vorhandenen Material möglich erfolgt. In manchen
Fällen kommt hinzu, dass die Phonetik-HMM-Übersetzung
sehr schnell geschehen muss, um die mit automatischer
Spracherkennung häufig verbundenen Wartezeiten so
weit wie möglich abzukürzen.
Das Buch richtet sich an Entwickler, Programmierer
und Interessierte aus dem Sprachverarbeitungssektor.
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