Grundlagen der automatischen Spracherkennung, WS 2015/2016, gehalten am 08.02.2016, Vorlesung 22
- 0:00:00 Starten
- 0:00:43 Adaption
- 0:08:52 Motivation
- 0:13:40 Adaption des Akustischen Modells
- 0:16:21 Mögliche Variationen
- 0:18:24 Adaption als Transformation
- 0:22:51 Arten der Adaption
- 0:27:13 Batch vs. Inkrementell
- 0:31:17 Überwachte und Unüberwachte Adaption
- 0:32:18 Training vs. Normalisierung
- 0:33:07 Merkmals vs. Modelladaption
- 0:36:23 Anwendung der Transformation
- 0:37:27 Optimierungskriterien zur Schätzung
- 0:39:40 Adaptionsmethoden
- 0:42:43 Vokaltraktlängen-normalisierung (VTLN)
- 0:52:39 VTLN: Experimente
- 0:58:53 Inkrementelle Adaption
- 1:05:06 Verschiedenes zu VTLN
- 1:08:48 MAP Adaption
- 1:14:37 Maximum Likelihood Linear Regression (MLLR)
- 1:17:54 Finden von Klassen
- 1:20:11 Label Boosting mit MLLR
- 1:21:48 Welche Adaption unter welchen Bedingungen
- 1:23:14 fMLLR
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) |
| Publikationstyp | Audio & Video |
| Publikationsdatum | 08.02.2016 |
| Erstellungsdatum | 08.02.2016 |
| Sprache | Deutsch |
| DOI | 10.5445/DIVA/2016-162 |
| Identifikator | KITopen-ID: 1000113778 |
| Lizenz | KITopen-Lizenz |
| Serie | Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS 2015/2016 |
| Folge | 22 |