Suchraumoptimierung mit gewichteten endlichen Automaten in der akustischen Mustererkennung - Duckhorn, Frank
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Eine äußerst kritische Komponente der akustischen Mustererkennung ist das Suchverfahren. Seine Aufgabe besteht darin, die bestmögliche Folge von Klassen zu einer gegebenen Folge von Objekten zu bestimmen. Die erreichte Erkennungsqualität hängt stark von der Effizienz dieses Verfahrens ab.Diese Arbeit stellt verschiedene Optimierungen des Suchraumes vor. Der Suchraum ist die Vereinigung aller möglichen Erkennungsergebnisse. Es werden ausschließlich Verfahren betrachtet, welche für die Verarbeitung von gewichteten endlichen Automaten geeignet sind. Für eine ressourcensparende Suche ist ein…mehr

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Produktbeschreibung
Eine äußerst kritische Komponente der akustischen Mustererkennung ist das Suchverfahren. Seine Aufgabe besteht darin, die bestmögliche Folge von Klassen zu einer gegebenen Folge von Objekten zu bestimmen. Die erreichte Erkennungsqualität hängt stark von der Effizienz dieses Verfahrens ab.Diese Arbeit stellt verschiedene Optimierungen des Suchraumes vor. Der Suchraum ist die Vereinigung aller möglichen Erkennungsergebnisse. Es werden ausschließlich Verfahren betrachtet, welche für die Verarbeitung von gewichteten endlichen Automaten geeignet sind. Für eine ressourcensparende Suche ist ein kompakter Suchraum unerlässlich. In einem ersten Teil werden Optimierungen der Algorithmen vorgestellt, welche den Suchraum erzeugen. Hier soll die Umsetzung von Mischverteilungen durch Automaten sowie ein universeller Epsilon-Filter für die Komposition von Automaten hervorgehoben werden. Weiterhin werden Suchalgorithmen selbst betrachtet. Eine zeitvariante Version der A_ Suche ermöglicht den Einsatz in der akustischen Mustererkennung. Sie wird anschließend bezüglich des Ressourcenbedarfs mit klassischen Suchverfahren verglichen. Außerdem ermöglicht eine Erweiterung der Automaten den Einsatz von kontextfreien Grammatiken. Abgeschlossen wird die Arbeit durch zwei praktische Anwendungen der vorgestellten Algorithmen. Dabei wird auf ein hardwarebasiertes Sprachdialogsystem sowie ein Verfahren zur Klassifikation der Konfidenz von automatisch erzeugten Labels eingegangen.