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11: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 29.11.2017

Stüker, Sebastian; KIT | Webcast [Hrsg.]

  • 0:00:00 Starten
  • 0:00:31 Die Fundamentalformel (Erinnerung)
  • 0:01:00 Hidden Markov Model Ansatz
  • 0:04:14 Münzen-Beispiel
  • 0:10:53 Urne Ball Modell
  • 0:12:02 HMM Definition
  • 0:14:06 HMM Beobachtungsgenerierung
  • 0:16:13 Die HMM Trellis
  • 0:17:05 Die drei Probleme der HMMs
  • 0:22:46 Forward Algorithmus
  • 0:39:03 Backward Algorithmus
  • 0:41:01 Das Decoding Problem
  • 0:43:10 Viterbi-Algorithmus
  • 0:45:37 Das Lern-Problem
  • 0:53:19 Baum-Welch Regeln
  • 0:56:57 Literatur
  • 0:59:11 Maximum-Likelihood Methode
  • 1:30:33 Exspectation Maximization (EM)
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Audio & Video
Publikationsdatum 07.12.2017
Erstellungsdatum 29.11.2017
DOI 10.5445/DIVA/2017-747
Identifikator KITopen-ID: 1000115130
Lizenz KITopen-Lizenz
Serie Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18
Folge 11
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