Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 23.11.2016, 11
- 0:00:00 Starten
- 0:00:05 EM Algorithm
- 0:00:19 Literatur
- 0:01:55 Baum-Welch Regeln
- 0:03:38 Maximum-Likelihood Methode
- 0:42:31 Expectation Maximization EM)
- 0:45:17 EM
- 0:49:09 EM – Expectation Schritt
- 0:54:05 EM für Mixtur-Gewichte
- 1:00:55 EM für Mixturgewichte
- 1:05:43 EM für Gaußmixturen
- 1:17:48 EM für HMMs
- 1:20:37 EM für HMMs Anfangsw´keiten
- 1:22:50 EM für HMMs Übergangsw´keiten
- 1:24:30 EM Algorithmus diskrete Emissionsw´keiten
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) |
| Publikationstyp | Audio & Video |
| Publikationsdatum | 01.12.2016 |
| Erstellungsdatum | 23.11.2016 |
| Sprache | Deutsch |
| DOI | 10.5445/DIVA/2016-772 |
| Identifikator | KITopen-ID: 1000114339 |
| Lizenz | KITopen-Lizenz |
| Serie | Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17 |
| Folge | 11 |