IDS Mannheim - Linguistische Arbeiten

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Linguistische Arbeiten

Bände 251 - 300

Band 264

Linguistische Arbeiten

Band 264:: Kunzmann, Siegfried: Die Worterkennung in einem Dialogsystem für kontinuierlich gesprochene Sprache. XII/200 S. - Tübingen: Niemeyer, 1991.
ISBN: 3-484-30264-X

Dieser Band ist im IDS verfügbar:

IDS-Bibliothek: Sig. ME 1060

Alternatives Medium:: E-Book (PDF). Berlin / New York: de Gruyter. ISBN: 978-3-11-135384-5

Dieses Buch beschäftigt sich mit der Untersuchung und Realisierung von Methoden zur Erkennung von natürlichgesprochenen Äußerungen. Neben einem Überblick über vorwiegend neuere spracherkennende und sprachverstehende Systeme wird sowohl auf die theoretische Behandlung als auch auf die Realisierung von gängigen Verfahren in der Literatur und neu entwickelten Verfahren eingegangen.

Inhaltsverzeichnis

Vorwort		S. XI

1.	Einführung	S. 1
2.	Ein flexibles Experimentiersystem zur Worterkennung	S. 20
3.	Erzeugen von Aussprachemodellen	S. 32
4.	Hidden-Markov-Modelle	S. 49
5.	Klassifikation vorgegebener Zeitbereiche mit Hidden-Markov-Modellen anhand kleiner Modellinventare	S. 64
6.	Explizite Segmentierung in Wortuntereinheiten mit Hidden-Markov-Modellen	S. 79
7.	Positionieren von Aussprachemodellen mit Hidden-Markov-Modellen (großer Wortschatz)	S. 93
8.	Verifizieren von Hypothesen mit Hidden-Markov-Modellen	S. 121
9.	Verifizieren von Hypothesen mit dynamischer Zeitverzerrung (DTW)	S. 131
10.	Eine Suchstrategie zur kontextfreien Analyse von Wortkettenhypothesen unter Verwendung von Hidden-Markov-Modellen	S. 143
11.	Erwartungsgesteuerte Analyse von Wortketten	S. 165
12.	Zusammenfassung	S. 171
13.	Literatur	S. 177
14.	Anhang	S. 186

Inhaltsverzeichnis

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Vorwort			S. XI

1.	Einführung		S. 1
1.1.		Automatisches Erkennen und Verstehen von Sprache	S. 1
1.2.		Spracherkennungssysteme	S. 3
1.3.		Das Spracherkennungs- und Dialogsystem EVAR	S. 7
1.4.		Die Komponenten des Erkennungs- und Dialogsystem EVAR	S. 9
1.5.		Charakterisierung der Worterkennung im Spracherkennungssystem	S. 14
1.6.		Konzept der Arbeit	S. 17
2.	Ein flexibles Experimentiersystem zur Worterkennung		S. 20
2.1.		Anforderungen an ein Experimentiersystem zur Worterkennung	S. 20
2.2.		Aufbau des Experimentiersystems	S. 21
2.3.		Beispielkonfigurationen für verschiedene Aufgabenstellungen der Worterkennung	S. 24
2.4.		Beurteilungskriterien für Vergleichsverfahren	S. 27
3.	Erzeugen von Aussprachemodellen		S. 32
3.1.		Variation der Aussprache in kontinuierlich gesprochener deutscher Sprache	S. 32
3.2.		Definition von Regelsätzen für Aussprachevarianten	S. 36
3.3.		Repräsentation und Konstruktion von Aussprache-Referenzmodellen	S. 39
3.4.		Automatisches Erzeugen von Aussprachemodellen anhand eines Lexikons	S. 43
3.5.		Interaktives Erzeugen von Aussprachemodellen	S. 45
3.6.		Einbettung der lexikalischen Einheit in das Experimentiersystem	S. 46
4.	Hidden-Markov-Modelle		S. 49
4.1.		Einführung in die theoretischen Grundlagen	S. 49
4.2.		Das Vergleichsverfahren	S. 53
4.3.		Schätzung der Modellparameter	S. 55
4.4.		Berechnungsvorschriften für kantenorientierte Hidden-Markov-Modelle	S. 58
4.5.		Ersetzung der Kanten der Aussprachemodelle durch elementare Markov-Modelle	S. 59
5.	Klassifikation vorgegebener Zeitbereiche mit Hidden-Markov-Modellen anhand kleiner Modellinventare		S. 64
5.1.		Motivation der Aufgabenstellung	S. 64
5.2.		Konkretisierung der Parameterschätzung und des Vergleichsverfahrens für HMM mit kontinuierlichen Ausgabeverteilungen	S. 67
5.3.		Versuchsaufbau und Ergebnisse	S. 71
6.	Explizite Segmentierung in Wortuntereinheiten mit Hidden-Markov-Modellen		S. 79
6.1.		Struktur des Segmentierers	S. 79
6.2.		Bestimmung einer Initialsegmentierung und Suche der optimalen Zerlegung	S. 82
6.3.		Versuchsergebnisse	S. 85
7.	Positionieren von Aussprachemodellen mit Hidden-Markov-Modellen (großer Wortschatz)		S. 93
7.1.		Vergleichsverfahren und Parameterschätzung für Aussprachemodelle auf der Basis von Wortuntereinheiten	S. 93
7.2.		Positionieren von Aussprachemodellen durch ‘Vertikale Summation’	S. 103
7.3.		Einflußgrößen zur Erzeugung und Normierung von Hypothesen	S. 111
8.	Verifizieren von Hypothesen mit Hidden-Markov-Modellen		S. 121
8.1.		Verschiedene Gründe für die Verifikation von Hypothesen	S. 121
8.2.		Verifizieren von Hypothesen auf Laut- und Lautkomponentenebene	S. 122
8.3.		Verifizieren von Worthypothesen bei Verwendung von Aussprachevarianten	S. 127
9.	Verifizieren von Hypothesen mit dynamischer Zeitverzerrung (DTW)		S. 131
9.1.		Funktionsprinzip	S. 131
9.2.		Abstandsmaße zur Berechnung der Ähnlichkeit	S. 136
9.3.		Globale Wegbeschränkung, Überführungsregeln und Bewertungsnormalisierung	S. 139
10.	Eine Suchstrategie zur kontextfreien Analyse von Wortkettenhypothesen unter Verwendung von Hidden-Markov-Modellen		S. 143
10.1.		Der A*Algorithmus zur Suche von Wortketten	S. 143
10.2.		Konkretisierung des Suchverfahrens zur kontextfreien Analyse von Wortketten	S. 146
10.3.		Versuchsergebnisse	S. 154
11.	Erwartungsgesteuerte Analyse von Wortketten		S. 165
11.1.		Einbettung der Worterkennung in eine erwartungsgesteuerte Analyseumgebung	S. 165
11.2.		Untersuchungen zur erwartungsgesteuerten syntaktischen Analyse von Konstituentenhypothesen	S. 167
12.	Zusammenfassung		S. 171
13.	Literatur		S. 177
14.	Anhang		S. 186
14.1.		Liste der erkennbaren Lautkomponenten des Akustik-Phonetik-Moduls in EVAR	S. 186
14.2.		Liste der vereinbarten Lautklassen des Akustik-Phonetik-Moduls in EVAR	S. 187
14.3.		Regelsatz für Aussprachevarianten	S. 189
14.4.		Liste der Wortarten, semantischen Klassen und pragmatischen Konzepte	S. 191
14.5.		Modellinventar zur Unterscheidung von 14 Lautoberklassen	S. 194
14.6.		Lauterkennungsraten für unterschiedliche Modellinventare	S. 195
14.7.		Klassifikationsergebnisse aufgeschlüsselt nach 36 Lautklassen	S. 196
14.8.		Regelsatz zur Transkription von Lauten nach Lautkomponenten	S. 197
14.9.		Stichprobe für die Verifikationsverfahren mit dynamischer Zeitnormierung	S. 197
14.10.		Sprachumfang der ATN-Grammatiken	S. 198
14.11.		Stichprobe für die Konstituenten- und Satzanalyse	S. 200
14.12.		Erkennungsraten bei einer lokalen Beschränkung des Suchraums	S. 200

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