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Titel: Topologieoptimierung phonetischer Hidden-Markov-Modelle mittels Erkennungssimulation
Sonstige Titel: Topology Optimizing of Phonetic Hidden Markov Models with Recognition Simulation
Sprache: Deutsch
Autor*in: Knoblauch, Dirk
GND-Schlagwörter: Automatische Spracherkennung; Hidden-Markov-Modell
Erscheinungsdatum: 2006
Tag der mündlichen Prüfung: 2006-11-29
Zusammenfassung: 
Eine Grundlage für die Entwicklung leistungsfähiger
Spracherkennungssysteme ist die Modellierung geeigneter akustischer
Modelltopologien. In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt,
welches verschiedene bestehende akustische monophone Modelltopologien anhand
von Spracherkennungssimulationen
qualitativ bewertet und somit Rückschlüsse auf einzelne Topologiegüten
zulässt.
Eine Spracherkennungs-Simulation erfolgt, indem theoretisch eine Dekodierung
errechnet wird, jedoch ohne dem System Echtdaten zur Verfügung zu stellen.
Durch die qualitative Bewertung wird eine akustische
Topologieoptimierung möglich.

Als Grundlage für die Versuche wird ein Verfahren
implementiert, welches anhand trainierter akustischer Modelle eine
qualitative Bewertung der untersuchten Modelltopologien zulässt.

Die durch das Verfahren optimierten Topologien werden mit bekannten
Topologien, die in der Spracherkennung eingesetzt werden, verglichen und diskutiert. Die
Resultate zeigen, dass es möglich ist, akustische Modelltopologien qualitativ zu
bewerten, ohne explizit Spracherkennungsergebnisse zu errechnen.
Durch die optimierten Modelltopologien ist es schließlich möglich, die Trainiertheit einzelner Phonmodelle und
damit mögliche Spracherkennungssysteme zu verbessern.
URL: https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/1628
URN: urn:nbn:de:gbv:18-31988
Dokumenttyp: Dissertation
Betreuer*in: Menzel, Wolfgang (Prof. Dr.)
Enthalten in den Sammlungen:Elektronische Dissertationen und Habilitationen

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