11: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 29.11.2017

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11 | 0:00:00 Starten 0:00:31 Die Fundamentalformel (Erinnerung) 0:01:00 Hidden Markov Model Ansatz 0:04:14 Münzen-Beispiel 0:10:53 Urne Ball Modell 0:12:02 HMM Definition 0:14:06 HMM Beobachtungsgenerierung 0:16:13 Die HMM Trellis 0:17:05 Die drei Probleme der HMMs 0:22:46 Forward Algorithmus 0:39:03 Backward Algorithmus 0:41:01 Das Decoding Problem 0:43:10 Viterbi-Algorithmus 0:45:37 Das Lern-Problem 0:53:19 Baum-Welch Regeln 0:56:57 Literatur 0:59:11 Maximum-Likelihood Methode 1:30:33 Exspectation Maximization (EM)

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