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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS15/17, Vorlesung
Mehr als 570 Professorinnen und Professoren forschen und lehren an den fünf Fakultäten und den verschiedenen Einrichtungen der FAU - und jedes Semester kommen neue dazu. Wer sind die neuen Köpfe in den Labors, Büros und Studienräumen? In dieser Reihe geben die Professorinnen und Professoren selbst eine Antwort darauf: Wer sie sind, wo sie arbeiten, mit was genau sie sich den ganzen Tag beschäftigen und warum es sich ihrer Meinung nach lohnt, an der FAU zu studieren.
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Prof. Dr. Kathrin Castiglione - Bier, Waschmittel, Medikamente: Biotechnologie findet man überall in unserem Alltag 2017/2018>
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Prof. Dr. Dimitrios Mougiakakos - Schwachpunkte entdecken, um den Tumor zielgerichtet anzugreifen 2017/2018>
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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22: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 05.02.2018
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22 | 0:00:00 Starten0:00:15 Qualität von Sprachmodellen0:04:22 Entropie einer Wortquelle0:09:36 Perplexität von Sprachmodellen0:17:42 Perpkexität und Akustik0:21:51 Adaption - Motivation0:30:51 Adaption des Akustischen Modells0:38:46 Adaption als Transformation0:40:45 Arten der Adaption0:50:50 Anweundung der Transformation0:54:11 Adaptionsmethoden0…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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21: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung,Vorlesung, WS 2017/18, 31.01.2018
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21 | 0:00:00 Starten0:01:04 Korrektives Training0:12:17 Transinformation/ Mutual information0:21:21 Erweiterte Baum-Welch Regeln0:31:00 MWE/MCE Training0:56:56 Herausforderung bei der OOV Detektion1:09:49 Lernen der neuen Wörter1:15:34 MotivationVon Dr. Sebastian Stüker
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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20: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 29.01.2018
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20 | 0:00:00 Starten0:01:10 Mehrpass Suchen0:03:15 beispiel: IBIS Single Pass Decoder0:10:01 Consensus Decoding0:13:08 Bsp: MAP vs. Wort-Posteriori-W‘keiten0:17:54 Minimierung des Wortfehlers0:21:23 Approximierung mit N-besten Listen0:25:09 WER Minimierung auf Wortgraphen0:33:50 Algiment als Äquivalenzrelation0:37:22 Intra-Wort-Clustern0:41:36 Conf…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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19: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 24.01.2018
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19 | 0:00:00 Starten0:00:09 Start0:00:22 Kontinuierliche Suchräume, gleichverteiltes Sprachmodell0:07:31 Suchraum mit Tri-Grammen0:08:57 Viterbi Decoding0:13:15 A* mit Stack Decoder0:16:43 Heuristik für A*0:21:35 Fast Match0:25:21 Vor- und Nachteile Stackdecoder0:28:35 A* vs. Strahlsuche0:33:40 Vermeidung von Redundanzen0:36:53 Baumsuche0:39:27 Bau…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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18: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 22.01.2018
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18 |0:00:00 Starten0:01:53 Chartparsing0:03:45 Probabilistische CFGs0:07:16 Suche0:10:24 Suche in der Spracherkennung0:24:59 Suche mit DP und Heuristik0:31:09 Explizite vs. Implizite Implementierung0:42:08 Suchstrategien0:44:13 Tiefensuche vs. Breitensuche0:49:34 Heuristische Graphsuche0:52:49 Zeitasynchrone Suche mit A*0:58:09 Zeitsynchrone Strahl…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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17: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 17.01.2018
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17 | 0:00:00 Starten0:00:09 Back-Off Sprachmodelle0:02:08 Back-Off LM0:05:22 Katz Backoff0:09:28 Kneser-Ney Backoff0:13:12 Schätzung von β - Margnialisierung0:14:49 Leaving-One-Out β Schätzung0:17:31 Klassenbasierte N-Gram LM0:22:49 Klassenbasierte Sprachmodelle0:24:13 Aussprachevarianten0:25:27 Multiworte0:27:52 Besondere Arten von Sprachmodellen0…
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16: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 20.12.2017
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16 | 0:00:00 Starten0:01:14 Multiworte0:05:49 Single Pronunciation Dictionaries0:09:03 Erweiterter Clusterbaum0:10:36 Ergebnisse0:15:57 Literaturempfehlung0:17:27 Erinnerung: Fundamentalformel0:18:33 Deterministische vs. Stochastische Sprachmodelle0:20:50 Wörterratespiel0:24:56 Wozu dient das Sprachmodell0:27:11 Stochastische Sprachmodelle0:32:08 Ä…
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15: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 18.12.2017
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15 | 0:00:00 Starten0:01:53 Clustern mit Likelihood Distanz0:04:33 Kontextfragen0:12:44 Typische Kontextfragen0:16:37 Abdeckung durch Polyphone0:19:48 Gewinn durch längere Kontexte0:21:40 Verwendung dynamischer Modalitäten0:24:17 Dynamische Modalitäten0:39:58 Fehler durch falsche Aussprache0:42:25 Generierung von Aussprachewörterbüchern0:44:38 Verw…
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14 | 0:00:00 Starten0:00:35 Polyphone - Datenmangel0:03:50 Polyphone0:10:07 Backoff für Polyphone0:13:27 Bottom-Up vs. Top-Down Clustering0:17:38 Distanzen für Polyphonecluster0:23:08 Diskrete Entropiedistanz0:29:30 Gewichtete Entropiedistanz0:32:27 Clustern von Polyphonen mit Entropiedistanz0:38:59 Clustern nach Kai-Fu Lee0:48:37 Clustering mit En…
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13: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 06.12.2017
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13 | 0:00:00 Starten0:03:43 HMMs in ASR0:04:40 Wortfolge zu HMM0:06:02 HMM in ASR0:16:53 HMM Trainingszyklus0:23:06 Etikettierte Daten0:30:58 Initialisierung mit K-Mittelwerte Algorithmus0:32:36 Neutral Gas Algorithmus0:35:38 Initialisierung der HMM Parameter0:40:35 Initialisierung ohne Ettiketierte Daten 0:41:23 Viterbi Training0:46:50 Label Train…
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12: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 04.12.2017
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12 | 0:00:00 Starten0:02:07 Expectation Maximization (EM)0:05:35 EM0:09:59 EM - Expectation Schritt0:14:39 EM für Mixtur-Gewichte0:23:40 EM für Mixturgewichte0:30:07 EM für Gaußmixturen0:52:19 EM für HMMs0:56:20 EM für HMMs Anfangswahrscheinlichkeiten0:58:23 EM für Übergangswahrscheinlichkeiten1:09:43 HMM Training für multiple Trainingssequenzen1:1…
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11: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 29.11.2017
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11 | 0:00:00 Starten0:00:31 Die Fundamentalformel (Erinnerung)0:01:00 Hidden Markov Model Ansatz0:04:14 Münzen-Beispiel0:10:53 Urne Ball Modell0:12:02 HMM Definition0:14:06 HMM Beobachtungsgenerierung0:16:13 Die HMM Trellis0:17:05 Die drei Probleme der HMMs0:22:46 Forward Algorithmus0:39:03 Backward Algorithmus0:41:01 Das Decoding Problem0:43:10 Vi…
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10: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 27.11.2017
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10 | 0:00:00 Starten0:00:20 Vektorquantisierung0:01:07 Voronoiregionen0:01:19 Mahalanobis Distanz0:01:39 Vektorquantisierung als Klassifikationsproblem0:02:14 K-Nächte Nachbar0:03:21 Beschleunigung von KNN0:15:21 Baumstruktur des Merkmalsraum0:16:20 Aufgabe0:26:15 Finden von Referenzvektoren0:26:56 K-Mittelwerte0:29:09 Learning VQ0:31:24 LVQ2, LVQ3…
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09: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 22.11.2017
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09 | 0:00:00 Starten0:00:33 Spracherkennung mit Musterklassifikation0:03:37 Aufgabe0:04:55 Vergleich ganzer Äußerungen0:11:51 Time Warping0:14:19 Distanz zweier Äußerungen0:15:42 DP Matrix0:17:44 Dynamic Time Warping (DTW)0:20:24 Einschränkungen des DTW Pfades0:23:55 DTW-Schritte0:26:23 Der DTW Suchraum0:30:47 Mögliche Distanzen zwischen Vektoren0:…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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08: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 20.11.2017
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08 | 0:00:00 Starten0:00:16 Vergleich verschiedener Spektren0:01:40 Typische Vorverarbeitung0:12:10 Dynamische Merkmale0:13:10 Autokorrelaktion0:18:52 Nulldurchgangsrate0:21:30 Hauptkomponentenanalyse (PCA)0:26:23 Lineare Diskriminanznalyse0:31:08 Vorverarbeitung mit Neuronalen Netzen0:34:48 Bottleneck Features 0:38:06 Klassifikation0:43:00 Statisc…
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07: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 15.11.2017
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07 | 0:00:00 Starten0:00:04 Spektrodiagramm0:03:22 Oberschwingung, Harmonische0:07:11 Mel Skalierung0:16:35 Effekt der Fensterlängen0:20:58 Quelle Filter Modell der Sprache0:22:36 Helmholtzresonator0:27:55 Vokaldreieck0:32:59 Lineare Vorhersage (LPC)0:42:42 Interpretation der LPC Koeffizienten0:45:59 All-Pole Modell0:46:54 LPC Beispiel0:49:28 Cepst…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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05: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 08.11.2017
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05 | 0:00:00 Starten0:00:31 Wortfehlerrate0:03:26 Minimale Editierdistanz0:09:36 Eigenschaften der WER0:14:07 Probleme mit der WER?0:18:00 WER in den DARPA Evaluationen0:28:50 Grundlagen der Signalverarbeitng0:29:25 Wozu Signal(vor)verarbeitung?0:32:29 Systeme0:35:19 Zeitinvariante System0:36:54 Dirac Distribution0:43:50 Faltung0:46:58 Impulsantwor…
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06: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 13.11.2017
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06 | 0:00:00 Starten0:00:19 Die heutige Vorlesung0:00:27 Darstellungen der Fourierreihe0:00:37 Fouriertransformation0:01:17 Komplexes Spektrum0:03:06 Projektion der komplexen Exponentialfunktion auf die reelle trigonometrische Funktion0:04:33 Zeitdiskrete Fouriertransformation0:07:37 Diskrete Fouriertransformation0:11:11 Schnelle Fouriertransformat…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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04: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 06.11.2017
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04 | 0:00:00 Starten0:00:57 Schriftsysteme0:14:06 Verteilung der Schriftsysteme0:17:36 Mikrofone0:27:17 Überblick0:28:14 Wandlerprinzipien0:37:19 Richtcharakteristik0:45:29 Akustische Bauformen0:59:31 Pop- und Windschutz1:01:05 Geschichte der ASR1:11:48 Euphonia -Speech Organ (1846)1:15:10 Radio Rex1:16:24 Vocoder1:18:38 Harpy…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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03: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 30.10.2017
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03 | 0:00:00 Starten0:00:19 Heute0:01:22 Stimmhafte Sprache0:01:48 Stimmlose Sprache0:02:09 Grundfrequenz/-ton0:03:39 Sprachlaute-Vokale und Konsonante0:07:03 Vokale0:09:50 Diphthonge0:11:50 Konsonanten0:15:22 Ort der Artikulation0:18:27 Art der Artikulation0:22:40 Internationale Phonetische Alphabet0:23:47 Beispielkonfigurationen0:24:42 IPA Konson…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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02: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 18.10.2017
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02 | 0:00:00 Starten0:00:19 Heute0:01:24 Taxonomie von Sprache0:02:30 Taxonomie von Spracherkennungssystemen/-aufgaben0:12:48 Ist Spracherkennung schwierig?0:16:35 Warum ist ASR schwierig?0:21:49 Variabilität auf Signalebene0:25:37 Variabilität auf phonetischer Ebene0:30:00 Mehrdeutigkeit auf linguistischer Ebene0:33:17 Segmentierung0:36:13 Sprache…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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01: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 16.10.2017
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01 | 0:00:00 Starten0:00:04 Übersicht0:01:14 Automatische Spracherkennung0:09:00 Sprache vs. Sprache0:12:35 Anwendungen von ASR0:47:21 Vorteile von ASR0:55:13 Nachteile von ASR1:02:14 Taxonomie von SpracheVon Dr. Sebastian Stüker
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS16/17, Vorlesung
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 06.02.2017, 19
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0:00:00 Starten0:00:16 Minimierung des Wortfehlers0:02:50 Approximierung mit N-besten Listen0:04:06 WER Minimierung auf Wortgraphen0:04:18 Multiple Alignment WER0:07:03 Finden des globalen Alignment0:08:21 Alignment als Äquivalenzrelation0:09:44 Finden einer angemessenen Äquivalenzrelation0:12:02 Intra-Wort-Clustern0:14:58 Pruning0:15:45 Confusions…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 18.01.2017, 18
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18 | 0:00:00 Starten0:01:22 Vor- und Nachteile eines Stackdecoders0:05:30 A* vs. Strahlsuche0:07:22 Vermeidung von Redundanzen0:09:23 Baumsuche0:12:11 Baumsuche mit Sprachmodell0:13:54 Delayed Bi-Grams0:21:15 Einsparung durch Baum-Lexica0:25:40 Kopien von Suchbäumen0:29:50 Suche mit kontextabhängigen Modellen0:32:24 Baumsuche mit kontextabhängigen …
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 16.01.2017, 17
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17 | 0:00:00 Starten0:00:04 Suche0:01:31 Erinnerung: Fundamentalformel0:02:05 Suche in der Spracherkennung0:05:08 Erinnerung DTW und One-Stage-DP0:07:02 Suche im Allgemeinen0:09:33 Suche mit DP und Heuristik0:11:37 Kenngrößen für Suchprobleme0:14:42 Forward-/Backward-/bi-direktionale Suche0:16:34 Explizite vs. Implizite Implementierung0:18:15 Blind…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS16/17, Vorlesung
16 | 0:00:00 Starten0:00:04 Kombination von Sprachmodell und Akustischem Modell0:15:11 Deterministische Sprachmodelle0:17:41 Repräsentation der Grammatik0:19:28 Formale Sprachtheorie0:20:31 Chomsky-Hierarchie0:22:28 Chartparsing0:24:54 Probabilistische CFGs0:28:34 Suche0:30:26 Erinnerung: Fundamentalformel0:31:15 Suche in der Spracherkennung…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS16/17, Vorlesung
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 14.12.2016, 15
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15 | 0:00:00 Starten0:00:05 Aussprachewörterbücher, Sprachmodelle0:00:41 Flexibles Trainingsalignment0:01:05 Aussprachen bestimmen für unüberwachtes Lernen0:05:18 Emotionserkennung mit Hilfe von Aussprachenvarianten0:06:27 Aussprachewörterbuch Entwicklung (nach Adda-Decker und Lamel)0:09:10 Multiworte0:12:05 Single Pronunciation Dictionaries0:15:06…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS16/17, Vorlesung
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 12.12.2016, 14
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14 | 0:00:00 Starten0:00:09 Wiederholung0:03:29 Kontextfragen0:09:30 Typische Kontextfragen0:13:15 Abdeckung durch Polyphone0:14:51 Gewinn durch längere Kontexte0:16:21 Verwendung dynamischer Modalitäten0:17:38 Dynamische Modalitäten0:29:29 Fehler durch Falsche Aussprachen0:31:19 Generierung von Aussprachewörterbüchern0:39:42 Verwendung von existie…
