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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS15/17, Vorlesung
Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
Denn Selfpublisher haben eine Stimme!
Nele Handwerker habe ich über Instagram kennen gelernt. Sie ist Autorin von Kinderbüchern und rezensiert auch auf ihrem YouTube-Kanal. Dann hat sie einen weiteren Instagram-Account eröffnet, bei dem es um Multiple Sklerose geht. Denn sie selbst lebt seit 15 Jahren mit dieser Diagnose. Sie hat ein Buch darüber geschrieben und einen Podcast gelauncht…
Stefanie Penz ist digitale Nomadin und ist zurzeit in Mexiko City. Sie war schon einmal Gast im Podcast und wir haben uns dort über Buchmarketing unterhalten. Sie steckt im Moment in den Vorbereitungen für das erste Buchmarketing-Wochenende: Eine Online-Veranstaltung über mehrere Tage, in denen Expertinnen und Experten ihr Wissen über das Vermarkte…
Von Der Selfpublisher-Podcast
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Der Selfpublisher-Podcast
Von Der Selfpublisher-Podcast
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Der Selfpublisher-Podcast
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Die Europäische Union existiert nicht mehr: Sibylle Barden und ihr Polit-Thriller „Der Honiganzeiger“
32:53
Stellt euch vor: Der Euro ist abgeschafft und die Europäische Union existiert nicht mehr. Nun wird die Welt neu aufgeteilt und immens reiche Menschen haben damit begonnen, ganze Länder aufzukaufen. Das alles spielt sich im Jahre 2028 ab und ist Teil des Polit-Thrillers von Sibylle Barden. Sie ist Buchautorin und Wirtschaftsjournalistin und hat nach…
Es gab einige Reaktionen zur letzten Episode. Leider ist ein Podcast nicht das richtige Medium, um auf Reaktionen zu antworten. Ist halt nicht Social-Media! Daher habe ich eine Solo-Folge aufgenommen. Shownotes Das erwähnte Tool, das bald für den deutschen Markt zur Verfügung steht. Hier ein gutes Erklärvideo dazu. Achtung, die sind alle im Weihnac…
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Der Selfpublisher-Podcast
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How to translate, edit and publish your books for the German market as an English-speaking author with Joanna Penn
47:47
Meine erste Podcastfolge in englischer Sprache. Hello to all English speaking and listening people: Just start the audio and listen. It is more than 94 percent in English. Enjoy the show! (And if you need help and information about the German market: Just send me an e-mail: h@henriapell.com ) Als Gast: Joanna Penn. Joanna ist erfolgreiche Selfpubli…
Die Frankfurter Buchmesse 2019 ist vor gut 10 Tagen zu Ende gegangen. Ich hatte genügend Zeit, meine Eindrücke zu verarbeiten und meine wichtigsten Erkenntnisse in dieser Podcast-Episode zu präsentieren. Also los!Von Der Selfpublisher-Podcast
Vor zwei Jahren war Jurenka schon einmal Gast bei mir im Podcast. Damals ging es um die Online Autorenmesse und auch dieses Mal ist dies wieder Thema im Interview. Jurenka lässt ihre ganzen Erfahrungen in diese Woche einfließen: Geballtes Expertenwissen rund um das Thema „Erfolgreich Romane schreiben“. 24 Stunden lang stehen jedem die Interviews on…
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Der Selfpublisher-Podcast
Stefanie Penz habe ich über LinkedIn kennen gelernt. Sie ist gerade in Montreal, daher ist es bei ihr früher Morgen und bei mir Nachmittag, als wird das Interview führten. Sie ist als Autorencoach tätig, betreibt Buchmarketing und hilft Autorinnen und Autoren bei der Verbesserung ihrer Webseiten. Und am Sonntag startet wieder ihre Schreibchallenge.…
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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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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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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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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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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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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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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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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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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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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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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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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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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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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung
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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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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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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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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, WS16/17, Vorlesung
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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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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, 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, 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…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS16/17, Vorlesung
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 30.11.2016, 13
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13 | 0:00:00 Starten0:00:06 EM Algorithm0:00:22 Literatur0:01:46 Baum-Welch Regeln0:03:41 Maximum-Likelihood Methode0:42:38 Expectation Maximization (EM)0:45:19 EM0:49:06 EM – Expectation Schritt0:54:25 EM für Mixtur-Gewichte1:05:41 EM für Gaußmixturen1:17:21 EM für HMMs1:20:05 EM für HMMs Anfangsw´keiten1:22:18 EM für HMMs Übergangsw´keiten1:24:26…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS16/17, Vorlesung
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 28.11.2016, 12
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12 | 0:00:00 Starten0:00:11 EM Algorithmus Emissionsw'keiten GMM0:06:13 HMM Training für multiple Trainigssequenzen0:07:32 HMMs in ASR0:10:16 Wortfolge zu HMM0:13:56 HMM in ASR0:26:49 HMM Trainingszyklus0:36:21 Etikettierte Daten0:38:19 Initalisierung mit K-Mittelwerte Algorithmus0:47:19 Neural Gas Algorithmus0:49:20 Initilisierung der HMM Paramete…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 23.11.2016, 11
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11 | 0:00:00 Starten0:00:05 EM Algorithm0:00:19 Literatur0:01:55 Baum-Welch Regeln0:03:38 Maximum-Likelihood Methode0:42:31 Expectation Maximization EM)0:45:17 EM0:49:09 EM – Expectation Schritt0:54:05 EM für Mixtur-Gewichte1:00:55 EM für Mixturgewichte1:05:43 EM für Gaußmixturen1:17:48 EM für HMMs1:20:37 EM für HMMs Anfangsw´keiten1:22:50 EM für H…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 21.11.2016, 10
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10 | 0:00:00 Starten0:00:20 Stochastik in der Spracherkennung0:05:24 Die Fundamentalformel0:10:01 Stochastische ASR Akustisches Modell0:11:49 Stochastischer Prozess0:19:33 Makrow-Kette0:20:42 Makrow-Kette n-ter Ordnung0:23:22 Makrow-Ketten 1. Ordnung0:27:37 Beispiele0:32:10 Hidden Markov Models0:40:48 Urne Ball Modell0:42:27 HMM Definition0:45:25 H…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 16.11.2016, 09
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09 | 0:00:00 Starten0:00:26 DTW für einzelne Wörter0:03:44 DTW für Sequenzen mehrere Wörter0:09:45 One Stage DP0:12:48 One Stage DP Implementierung0:17:29 One Stage DP Syntaktische Einschränkung0:20:34 Gaußverteilung (Normalverteilung)0:26:12 Multivariate Normalverteilung0:27:33 Kovarianzmatrix der Gaußverteilung0:34:24 Gauß-Mischverteilung0:35:16 …
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 14.11.2016, 08
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08 | 0:00:00 Starten0:00:14 Hauptkomponentenalyse (PCA)0:02:40 Lineare Diskriminanzanalyse0:05:21 Vorverarbeitung mit Neuronalen Netzen0:10:11 Bottelneck Features0:13:56 Klassifikation0:15:30 Aufgabe (1)0:21:36 Statistische vs. Wissensbasierte Ansätze0:23:15 Wissensbasiert: Entscheidungsbäume0:25:00 Classification and Regression Trees0:28:37 Überwa…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 09.11.2016, 07
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07 | 0:00:00 Starten0:00:17 Spektrogramm0:00:58 Oberschwingung, Harmonische0:03:14 Mel Skalierung0:07:18 Effekt der Fensterlänge0:12:44 Quelle Filter Modell der Sprache0:15:24 Helmholtzresonator0:17:08 Vokaldreieck0:21:30 Lineare Vorhersage (LPC)0:28:54 Interpretation der LPC Koeffizienten0:30:47 All-Pole Modell0:30:53 LPC Beispiel0:33:45 Cepstrum0…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 31.10.2016, 05
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05 | 0:00:00 Starten0:00:33 Grundlagen der Signalverarbeitung0:00:50 Wozu Signal(vor)verarbeitung?0:02:33 Systeme0:06:21 Zeitinvariante System0:09:58 Dirac Distribution0:18:18 Faltung0:20:35 Impulsantwort0:26:59 Quelle Filter Modell der Sprache0:30:42 Parametereigenschaften einer trigonometrischen Funktion0:32:31 Darstellungen der Fourierreihe0:38:…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 02.11.2016, 06
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06 | 0:00:00 Starten0:00:15 Zusammenfassung Fouriertransformation0:02:21 Digitalisierung0:03:02 Abtastung (Sampling)0:04:21 Abtasttheorem Nyquist-Shannon Theorem0:06:36 Aliasing0:18:46 Reale Abtastung0:20:19 Quantisierung0:23:35 Quantisierungsrauschen0:27:58 Quantisierung von Sprachsignalen0:30:20 Einseiztige und zweiseitige Laplace Transformation0…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 19.10.2016, 02
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02 | 0:00:00 Starten0:00:09 Einführung und Anwendungen0:01:08 Ist Spracherkennung Schwierig?0:02:00 Warum ist ASR schwierg?0:02:51 Variabilität auf Signalebene0:09:44 Variabilität auf phonetischer Ebene0:12:57 Mehrdeutigkeit auf linguistischer Ebene0:16:32 Segmentierung0:18:24 Sprache aus Sicht der Maschine0:19:15 Spracherkennung als Klassifikation…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 26.10.2016, 04
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04 | 0:00:00 Starten0:00:04 Inhalt: Mikrofone, Wortfehlerrate0:00:40 Mikrofone0:01:25 Wandlerprinzipien0:02:21 Richtcharakterristik0:05:56 Akustische Bauformen0:20:12 Pop- und Windschutz0:23:44 Geschichte der ASR0:39:56 Euphonia – Speech Organ (1846)0:41:03 Radio Rex (1922)0:43:11 Vocoder (1939)0:43:59 HARPY (1976)0:48:19 Wortfehlerrate0:50:19 Mini…
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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 24.10.2016, 03
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03 | 0:00:00 Starten0:00:04 Wiederholung der letzten Vorlesung0:02:36 Phonem0:05:09 Kurioses0:10:48 Schall0:18:12 Schalldruckpegel0:21:42 Beispiele für Pegel0:24:01 Schallenergie0:26:43 Schallfläche0:27:43 Anatomie Gehör0:33:57 Gehör0:36:18 Cochlea0:41:30 Psychoakustik0:46:00 Frequenzantwort der Membran0:48:45 Lautstärkenempfinden0:51:11 Experiment…
