By Beat Pfister, Tobias Kaufmann
ISBN-10: 3540759093
ISBN-13: 9783540759096
ISBN-10: 3540759107
ISBN-13: 9783540759102
Das Buch erklärt die wesentlichen Ansätze zur Sprachsynthese und zur Spracherkennung und vermittelt die dafür relevanten Grundlagen.
Dazu gehören insbesondere: Grundkenntnisse über die menschliche Sprachproduktion und -wahrnehmung; Eigenschaften von Sprachsignalen und ihre Darstellung; Grundkenntnisse in Linguistik, insbes. Phonetik, Morphologie und Syntax; die wichtigsten Transformationen und Methoden der digitalen Sprachsignalverarbeitung; statistische Ansätze zur Beschreibung vieldimensionaler Größen und komplexer Zusammenhänge (Markov-Modelle und neuronale Netze) sowie die Formulierung und Anwendung von Wissen in der shape von Regeln. Das Buch geht auch auf viele praktische Probleme ein, die beim Konzipieren von sprachverarbeitenden Systemen zu lösen sind.
Dieses intestine lesbare Buch wendet sich insbesondere an Studenten und Praktiker im Bereich Sprachverarbeitung. Ein ausführliches Glossar und eine Internet-basierte Sammlung von Hörbeispielen ergänzen das Buch.
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Additional resources for Sprachverarbeitung: Grundlagen und Methoden der Sprachsynthese und Spracherkennung
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Es ist auch heute noch praktisch unm¨ oglich, ein Spracherkennungssystem zu verwirklichen, welches das Spracherkennungsproblem allgemein l¨ ost. Spracherkennungssysteme werden deshalb stets f¨ ur spezielle Anwendungsf¨ alle oder Szenarien konzipiert. Spezialf¨ alle, f¨ ur welche das Spracherkennungsproblem einfacher zu l¨ osen ist, sind beispielsweise die folgenden: Spracherkennung nur f¨ ur einzeln gesprochene W¨ orter Spracherkennung f¨ ur kleines Vokabular sprecherabh¨ angige Spracherkennung Spracherkennung nur f¨ ur Telefonsignale Mit dieser Spezialisierung erreicht man zweierlei: Erstens zeigt sich, dass bessere Resultate erreicht werden k¨ onnen (weniger Erkennungsfehler) und zweitens sind diese Speziall¨ osungen kompakter (weniger Rechenleistung und geringerer Speicheraufwand erforderlich) als eine allgemeinere L¨ osung und damit wirtschaftlicher.
Untersuchen der lautlichen Zusammensetzung: Nicht nur das Lautinventar, sondern auch die H¨ aufigkeit gewisser Lautfolgen ist sprachspezifisch. B. mit HMM bzw. 4) beschreiben. F¨ ur jede der N zu unterscheidenden Sprachen k¨ onnen die Modelle zur Identifikation der Sprache in einer ¨ ahnlichen Art eingesetzt werden wie beim statistischen Ansatz der Spracherkennung. 7 Sprechertransformation Das Ziel der Sprechertransformation ist, ein Sprachsignal, das von einem Sprecher X gesprochen worden ist, so zu ver¨ andern, dass es als die Stimme eines Sprechers Y wahrgenommen wird.
5 · {sign(e(n)) + 1} eingesetzt wird. F¨ ur die Funktion sign(x) wird hier angenommen, dass sie f¨ ur x < 0 den Wert -1 und f¨ ur x ≥ 0 den Wert 1 liefert. Der decodierte Fehler e˜(n) = 2 c(n)−1 stimmt somit nur hinsichtlich des Voratzwert s˜(n) wird zeichens mit dem Sch¨ atzfehler e(n) u ¨ berein. Der Signalsch¨ mit dem Pr¨ adiktor (ein verlustbehafteter Integrator) aus dem decodierten Fehler gewonnen: s˜(n) = k1 · s˜(n − 1) + k2 · e˜(n − 1) . (1) Die Konstante k1 , die etwas kleiner als 1 sein muss, bestimmt den Verlust ¨ des Integrators und damit die Dauer, wie lange sich ein Ubertragungsfehler im Empf¨ anger auswirkt.
Sprachverarbeitung: Grundlagen und Methoden der Sprachsynthese und Spracherkennung by Beat Pfister, Tobias Kaufmann
by Christopher
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