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. Darüber hinaus wird mit einem Eigenvoice-Ansatz ein neuartiger Trainingsalgorithmus eingeführt.     «

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....     »

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, a new Eigenvoice-based training algorithm is presented and discussed.     «

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,...     »