Automatische Spracherkennung: Grundlagen, Statistische Modelle Und Effiziente Algorithmen

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Das Thema der vorliegenden Arbeit ist die Problemstellung maschineller Erkennung gespro- chener Sprache. Ein wichtiger Forschungszweig auf diesem Gebiet ist gegenw rtig die Ent- wicklung telefonischer Auskunftsdialogsysteme, die es einem Benutzer beispielsweise gestat- ten, Zugverbindungsinformationen abzurufen, Platz-oder Hotelreservierungen vorzunehmen oder Bankgesch fte zu t tigen. Besondere Beachtung finden daher Verfahren zur sprecher- unabh ngigen Verarbeitung kontinuierlicher u erungen, die ber einen gro en Erkennungs- wortschatz verf gen, aber den L sungsraum gleichzeitig durch anwendungsabh ngige gram- matische Restriktionen wirksam einschr nken. Zur L sung der gestellten Aufgabe gilt es, der akustischen Variabilit t der zu analysie- renden Sprachdaten zu begegnen, die durch sprecherspezifische Artikulationseigenschaften und phonetische Verschleifungsph nomene hervorgerufen wird, und ein komplexes Suchpro- blem zu bew ltigen, dessen Ursache im Umfang des Wortschatzes und in der Kombinatorik unbekannter Wortgrenzen liegt. Nach einigen anf nglichen Versuchen, explizite Funktionsmodelle f r den beraus kom- plexen Erzeugungs- und Wahrnehmungsproze gesprochener Sprache zu entwickeln und deren Arbeitsweise auf einem Digitalrechner zu simulieren, dominieren im Bereich der automatischen Spracherkennung heute nunmehr seit Beginn der 80er Jahre die Wahrscheinlichkeits- oder informationstheoretisch ausgerichteten L sungsparadigmen. Den statistischen Zugang zum Spracherkennungsproblem kennzeichnet der weitgehende Verzicht auf handgefertigte Aussprache- und Grammatikmodelle zugunsten effizienter Strategien des maschinellen Lernens aus akustischen und textuellen Sprachdaten. Dieser statistische Ansatz hat sich als au erordentlich flexibel und tragf hig erwiesen; seiner ausf hrlichen Dar- stellung ist folglich auch der gr te Teil dieses Buches gewidmet.