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10: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 27.11.2017

Stüker, Sebastian; KIT | Webcast [Hrsg.]

  • 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
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Audio & Video
Publikationsdatum 30.11.2017
Erstellungsdatum 27.11.2017
DOI 10.5445/DIVA/2017-709
Identifikator KITopen-ID: 1000115094
Lizenz KITopen-Lizenz
Serie Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18
Folge 10
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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