Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 30.11.2016, 13
- 0:00:00 Starten
- 0:00:06 EM Algorithm
- 0:00:22 Literatur
- 0:01:46 Baum-Welch Regeln
- 0:03:41 Maximum-Likelihood Methode
- 0:42:38 Expectation Maximization (EM)
- 0:45:19 EM
- 0:49:06 EM – Expectation Schritt
- 0:54:25 EM für Mixtur-Gewichte
- 1:05:41 EM für Gaußmixturen
- 1:17:21 EM für HMMs
- 1:20:05 EM für HMMs Anfangsw´keiten
- 1:22:18 EM für HMMs Übergangsw´keiten
- 1:24:26 EM Algorithmus diskrete Emissionsw´keiten
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) |
| Publikationstyp | Audio & Video |
| Publikationsdatum | 08.12.2016 |
| Erstellungsdatum | 30.11.2016 |
| Sprache | Deutsch |
| DOI | 10.5445/DIVA/2016-789 |
| Identifikator | KITopen-ID: 1000114355 |
| Lizenz | KITopen-Lizenz |
| Serie | Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17 |
| Folge | 13 |