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Originaltitel:
Optimization of algorithms for large vocabulary isolated word recognition in embedded devices 
Übersetzter Titel:
Optimierung von Algorithmen für die isolierte Worterkennung mit großem Vokabular in Embedded-Geräten 
Jahr:
2007 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Betreuer:
Ruske, Günther (Prof. Dr. Dr. habil.) 
Gutachter:
Ruske, Günther (Prof. Dr. Dr. habil.); Ney, Hermann (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik 
Stichworte:
Speech recognition, embedded devices, Viterbi search, SDCHMM, streams, optimization, tree search, word stem based structure 
Übersetzte Stichworte:
Spracherkennung, Vitebi Suche, Baumstruktur, Wordstammbasierte Struktur 
Kurzfassung:
Automatic speech recognition requires high processing power and a high amount of memory. Main algorithms in speech recognition (computation of emission probabilities and Viterbi search) are very memory and computation consuming. Modern workstations, personal computers and servers have sufficient memory and processing power, but embedded devices are limited in these resources. Speech recognition in embedded devices should have an acceptable trade-off in memory, processing power consumption and re...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze zur Reduktion des Speicherbedarfs und Rechenaufwands automatischer Spracherkennungssysteme für mobile Geräte untersucht. Für eine Reduktion des Speicherbedarfs und der Emissionswahrscheinlichkeitsberechnungen werden Stream-basierte HMMs ausführlich diskutiert und ein zusammengefasstes Codebook Verfahren präsentiert. Im Rahmen einer Beschleunigung der Viterbi Suche wird ein neuartiger Verbund von Baumstruktur und Wortstamm-basierter Suche vorgestellt....    »
 
Mündliche Prüfung:
26.02.2007 
Seiten:
112 
Letzte Änderung:
31.05.2007