The automatic Language IDentification (LID) of spoken utterances attempts to automatically identify the language or dialect that is spoken by a human speaker. Language identification can be performed using different types of information that are extracted from a speech signal. Along with the standard LID systems that classify languages by the types of allowed phonemes and phonemes' combinations, a system based on rhythm information will be presented. Individual LID systems are firstly evaluated separately and then used together in different combinations to explore the influence of rhythm features on the overall performance. The results confirm that the proposed definition of speech rhythm can be successfully used to improve any LID system.      «

The automatic Language IDentification (LID) of spoken utterances attempts to automatically identify the language or dialect that is spoken by a human speaker. Language identification can be performed using different types of information that are extracted from a speech signal. Along with the standard LID systems that classify languages by the types of allowed phonemes and phonemes' combinations, a system based on rhythm information will be presented. Individual LID systems are firstly evaluated...     »

Die automatische Erkennung der Landessprache versucht, die Sprache oder den Dialekt einer Äußerung, die von einem menschlichen Sprecher gesprochen wird, automatisch zu erkennen. Dafür kann man verschiedene Arten von Informationen nutzen, die aus einem Sprachsignal extrahiert werden können. In dieser Dissertation wird ein neues auf Rhythmus Informationen basiertes System vorgestellt. Um den Einfluss der Rhythmus Features auf die Erkennungsrate zu erkunden, wird das Rhythmus System mit „Stand-der-Technik“-Systemen kombiniert und ausgewertet. Die Ergebnisse bestätigen, dass die vorgeschlagene Definition des Sprachrhythmus erfolgreich eingesetzt werden kann, um jedes getestete System zu verbessern.     «

Die automatische Erkennung der Landessprache versucht, die Sprache oder den Dialekt einer Äußerung, die von einem menschlichen Sprecher gesprochen wird, automatisch zu erkennen. Dafür kann man verschiedene Arten von Informationen nutzen, die aus einem Sprachsignal extrahiert werden können. In dieser Dissertation wird ein neues auf Rhythmus Informationen basiertes System vorgestellt. Um den Einfluss der Rhythmus Features auf die Erkennungsrate zu erkunden, wird das Rhythmus System mit „Stand-der-...     »