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Grundlagen der automatischen Spracherkennung, WS 2015/2016, gehalten am 23.11.2015, Vorlesung 09

Müller, Markus

  • 0:00:00 Starten
  • 0:01:03 Hauptkomponentenanalyse (PCA)
  • 0:04:55 Lineare Diskriminanzanalyse
  • 0:06:42 Vorverarbeitung mit Neuronalen Netzen
  • 0:09:29 Bottleneck Features
  • 0:11:29 Klassifikation
  • 0:14:49 Statistische vs. Wissensbasierte Ansätze
  • 0:17:07 Wissensbasiert: Entscheidungsbäume
  • 0:18:09 Classification and Regression Trees
  • 0:22:26 Überwachtes vs. Unüberwachtes Lernen
  • 0:24:08 Unüberwachtes Lernen
  • 0:26:09 Überwachtes Lernen
  • 0:27:48 Parametrisches vs. Nicht-Parametrische Klassifikation
  • 0:28:56 Bayes Klassifikator
  • 0:32:02 Minimum Fehler Regel
  • 0:33:42 Parzen Fenster
  • 0:36:53 Spracherkennung mit Musterklassifikation
  • 0:39:04 Vergleich ganzer Äußerungen
  • 0:46:01 Time Warping
  • 0:47:28 Erinnerung: Minimale Editierdistanz
  • 0:50:19 Finden der minimalen Editierdistanz: DP Matrix
  • 0:52:20 Dynamic Time Warping (DTW)
  • 0:59:54 Strahlsuche
  • 1:02:12 Mögliche Distanzen von Vektoren
  • 1:03:01 Einordnung des DTW
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Audio & Video
Publikationsdatum 24.11.2015
Erstellungsdatum 23.11.2015
DOI 10.5445/DIVA/2015-842
Identifikator KITopen-ID: 1000113483
Serie Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS 2015/2016
Lizenz KITopen-Lizenz
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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