10: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 27.11.2017
- 0:00:00 Starten
- 0:00:20 Vektorquantisierung
- 0:01:07 Voronoiregionen
- 0:01:19 Mahalanobis Distanz
- 0:01:39 Vektorquantisierung als Klassifikationsproblem
- 0:02:14 K-Nächte Nachbar
- 0:03:21 Beschleunigung von KNN
- 0:15:21 Baumstruktur des Merkmalsraum
- 0:16:20 Aufgabe
- 0:26:15 Finden von Referenzvektoren
- 0:26:56 K-Mittelwerte
- 0:29:09 Learning VQ
- 0:31:24 LVQ2, LVQ3
- 0:32:53 LVQ als KNN
- 0:37:13 Literaturempfehlung zu dieser Vorlesung
- 0:38:45 Stochastik in der Spracherkennung
- 0:46:57 Die Fundamentalformel
- 0:53:27 Stochastische ASR Akustisches Modell
- 0:54:33 Die Fundamentalformel
- 0:56:21 Stochastischer Prozess
- 1:06:03 Markow-Kette
- 1:07:35 Markow-Kette n-ter Ordnung
- 1:09:13 Markow-Ketten 1.Ordnung
- 1:11:15 Homogene Makow-Ketten 1.Ordnung
- 1:12:05 Beispiele
- 1:19:44 Hidden Markov Models
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) |
| Publikationstyp | Audio & Video |
| Publikationsdatum | 30.11.2017 |
| Erstellungsdatum | 27.11.2017 |
| Sprache | Deutsch |
| DOI | 10.5445/DIVA/2017-709 |
| Identifikator | KITopen-ID: 1000115094 |
| Lizenz | KITopen-Lizenz |
| Serie | Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18 |
| Folge | 10 |