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Grundlagen der automatischen Spracherkennung, WS 2015/2016, gehalten am 08.02.2016, Vorlesung 22
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22: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:43 Adaption 0:08:52 Motivation 0:13:40 Adaption des Akustischen Modells 0:16:21 Mögliche Variationen 0:18:24 Adaption als Transformation 0:22:51 Arten der Adaption 0:27:13 Batch vs. Inkrementell 0:31:17 Überwachte und Unüberwachte Adaption 0:32:18 Training vs. Normalisierung 0:33:07 Merkmals vs. Modelladaption 0:36:23 Anwendung der Transformation 0:37:27 Optimierungskriterien zur Schätzung 0:39:40 Adaptionsmethoden 0:42:43 Vokaltraktlängen-normalisierung (VTLN) 0:52:39 VTLN: Experimente 0:58:53 Inkrementelle Adaption 1:05:06 Verschiedenes zu VTLN 1:08:48 MAP Adaption 1:14:37 Maximum Likelihood Linear Regression (MLLR) 1:17:54 Finden von Klassen 1:20:11 Label Boosting mit MLLR 1:21:48 Welche Adaption unter welchen Bedingungen 1:23:14 fMLLR
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