Grundlagen der automatischen Spracherkennung, WS 2015/2016, gehalten am 23.11.2015, Vorlesung 09
- 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
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) |
| Publikationstyp | Audio & Video |
| Publikationsdatum | 24.11.2015 |
| Erstellungsdatum | 23.11.2015 |
| Sprache | Deutsch |
| DOI | 10.5445/DIVA/2015-842 |
| Identifikator | KITopen-ID: 1000113483 |
| Lizenz | KITopen-Lizenz |
| Serie | Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS 2015/2016 |
| Folge | 9 |