Im Mittelpunkt der Arbeit steht die Optimierung der Erkennungsgenauigkeit eines Systems zur automatischen Erkennung gesprochener Sprache. Dazu werden diskriminative Methoden zur Schtäzung der Parameter von Hidden-Markov-Modellen verwendet. Im Hinblick auf eine einfache, schnelle und direkte Anwendbarkeit wird das Minimum-Classification-Error-Trainingsverfahren algorithmisch weiterentwickelt. Unter anderem wird eine Methode zur einfachen Bestimmung der Schrittweite für das verwendete Gradientenverfahren vorgestellt. Der Nachweis der Wirksamkeit der Verfahren erfolgt anhand umfangreicher und konsistenter Experimente mit unmittelbarem Bezug zu realen Anwendungen.
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Im Mittelpunkt der Arbeit steht die Optimierung der Erkennungsgenauigkeit eines Systems zur automatischen Erkennung gesprochener Sprache. Dazu werden diskriminative Methoden zur Schtäzung der Parameter von Hidden-Markov-Modellen verwendet. Im Hinblick auf eine einfache, schnelle und direkte Anwendbarkeit wird das Minimum-Classification-Error-Trainingsverfahren algorithmisch weiterentwickelt. Unter anderem wird eine Methode zur einfachen Bestimmung der Schrittweite für das verwendete Gradientenve...
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Übersetzte Kurzfassung:
The goal of this work is to optimize the recognition accuracy of a system for automatic speech recognition. For this purpose discriminative methods are applied for parameter estimation of Hidden-Markov-Models. The Minimum-Classification-Error training algorithm is extended in order to allow an easy, fast and direkt application in practice. Among others a method for adjusting the step width of a gradient search was developed. A large series of consistent experiments in strong relation to real word applications show the effectiveness of the proposed methods.
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The goal of this work is to optimize the recognition accuracy of a system for automatic speech recognition. For this purpose discriminative methods are applied for parameter estimation of Hidden-Markov-Models. The Minimum-Classification-Error training algorithm is extended in order to allow an easy, fast and direkt application in practice. Among others a method for adjusting the step width of a gradient search was developed. A large series of consistent experiments in strong relation to real wor...
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