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08: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 20.11.2017

Stüker, Sebastian; KIT | Webcast [Hrsg.]

  • 0:00:00 Starten
  • 0:00:16 Vergleich verschiedener Spektren
  • 0:01:40 Typische Vorverarbeitung
  • 0:12:10 Dynamische Merkmale
  • 0:13:10 Autokorrelaktion
  • 0:18:52 Nulldurchgangsrate
  • 0:21:30 Hauptkomponentenanalyse (PCA)
  • 0:26:23 Lineare Diskriminanznalyse
  • 0:31:08 Vorverarbeitung mit Neuronalen Netzen
  • 0:34:48 Bottleneck Features
  • 0:38:06 Klassifikation
  • 0:43:00 Statische vs. Wissensbasierende Ansätze
  • 0:43:53 Wissensbasiert: Entscheidungsbäume
  • 0:46:11 Classifikation and Regression Trees
  • 0:50:34 Überwachtes vs. Unüberwachtes Lernen
  • 0:51:13 Unüberwachtes Lernen
  • 0:52:26 Überwachtes Lernen
  • 0:54:08 Parametrische vs. Nichtparametrische Klassifikation
  • 0:54:34 Bayes Klassifikator
  • 0:58:44 Minimum Fehler Regel
  • 0:59:14 Entscheidungsgrenze
  • 0:59:56 Parzen Fenster
  • 1:01:09 Spracherkennung mit Musterklassifikation
  • 1:04:12 Vergleich ganzer Äußerungen
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Audio & Video
Publikationsdatum 21.11.2017
Erstellungsdatum 20.11.2017
DOI 10.5445/DIVA/2017-679
Identifikator KITopen-ID: 1000115064
Serie Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18
Lizenz KITopen-Lizenz
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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