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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 14.11.2016, 08

Stüker, Sebastian; KIT | Webcast [Hrsg.]

  • 0:00:00 Starten
  • 0:00:14 Hauptkomponentenalyse (PCA)
  • 0:02:40 Lineare Diskriminanzanalyse
  • 0:05:21 Vorverarbeitung mit Neuronalen Netzen
  • 0:10:11 Bottelneck Features
  • 0:13:56 Klassifikation
  • 0:15:30 Aufgabe (1)
  • 0:21:36 Statistische vs. Wissensbasierte Ansätze
  • 0:23:15 Wissensbasiert: Entscheidungsbäume
  • 0:25:00 Classification and Regression Trees
  • 0:28:37 Überwachtes vs. Unüberwachtes Lernen
  • 0:30:09 Unüberwachtes Lernen
  • 0:30:31 Überwachtes Lernen
  • 0:31:32 Parametrische vs. Nicht-Parametrische Klassifikation
  • 0:35:22 Bayes Klassifikator
  • 0:37:50 Minimum Fehler Regel
  • 0:37:59 Entscheidungsgrenze
  • 0:39:00 Parzen Fenster
  • 0:39:21 Spracherkennung mit Musterklssifikation
  • 0:41:43 Vergleich ganzer Äußerungen (1)
  • 0:43:48 Aufgabe (2)
  • 0:46:26 Vergleich ganzer Äußerungen (2)
  • 0:50:10 Time Warping
  • 0:51:07 Distanz zweier Äußerungen
  • 0:52:49 Erinnerung MInimale Editierdistanz
  • 0:53:37 DP Matrix
  • 0:54:14 Dynamic Time Warping (DTW)
  • 0:56:03 Einschränkungen des DTW Pfades
  • 0:58:46 DTW Schritte
  • 0:59:46 Globale Einschränkungen
  • 1:00:50 Der DTW Suchraum
  • 1:04:24 Strahlsuche
  • 1:06:01 Mögliche Distanzen zwischen Vektoren
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Audio & Video
Publikationsdatum 21.11.2016
Erstellungsdatum 14.11.2016
DOI 10.5445/DIVA/2016-733
Identifikator KITopen-ID: 1000114302
Serie Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17
Lizenz KITopen-Lizenz
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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