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Original title:
Erzeugung robuster akustisch-phonetischer Modelle für die automatische Spracherkennung durch explizite Gruppenbildungen
Translated title:
Generation of robust acoustic-phonetic models for automatic speech recognition by means of explicit groupings
Year:
2003
Document type:
Dissertation
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:
Ruske, Günther (Prof. Dr. Dr. habil.)
Referee:
Ruske, Günther (Prof. Dr. Dr. habil.); Hoffmann, Rüdiger (Prof. Dr. habil.)
Format:
Text
Language:
de
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; ELT Elektrotechnik
Keywords:
Spracherkennung; Sprechererkennung; Sprecheridentifikation; automatisch; HMM; Eigenvoices; Entscheidungsbaum; Hidden Markov Modelle
Translated keywords:
speech; recognition; identification; automatic; decision tree; eigenvoices; HMM; Hidden Markov Model
Controlled terms:
automatische Spracherkennung; automatische Sprechererkennung; Hidden-Markov-Modell
TUM classification:
ELT 533d; DAT 714
Abstract:
In dieser Arbeit wird die Anpassung eines automatischen Spracherkennungssystems an unterschiedliche Sprecher und Sprechgeschwindigkeiten mittels expliziter Gruppenbildungen, die einen Kompromiss zwischen Spezialisierung einerseits und robuster Parameterschätzung andererseits ermöglichen, realisiert. Ein Schwerpunkt liegt auf der Gruppierung von HMM-Modellzuständen mittels Entscheidungsbaumverfahren. Für die Modellselektion in der Erkennungsphase werden passende Klassifikationssysteme entwickelt....    »
Translated abstract:
Subject of this work is the adaptation of an automatic speech recognition system towards different speakers as well as speaking rates. Adaptation is done using explicit model grouping, which allows a compromise between specialization on the one hand and robust parameter estimation on the other hand. The focus is set on the grouping of HMM states by means of decision tree based approaches. For model selection in the recognition phase appropriate classification strategies are presented. Moreover,...    »
Publication :
Universitätsbibliothek der TU München
Date of submission:
08.05.2002
Oral examination:
08.01.2003
File size:
4777752 bytes
Pages:
162
Last change:
20.06.2007
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