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portada Automatische Spracherkennung: Grundlagen, Statistische Modelle Und Effiziente Algorithmen (en Alemán)
Formato
Libro Físico
Idioma
Alemán
N° páginas
403
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
22.9 x 15.2 x 2.2 cm
Peso
0.55 kg.
ISBN13
9783528054922

Automatische Spracherkennung: Grundlagen, Statistische Modelle Und Effiziente Algorithmen (en Alemán)

Ernst Günter Schukat-Talamazzini (Autor) · Vieweg+teubner Verlag · Tapa Blanda

Automatische Spracherkennung: Grundlagen, Statistische Modelle Und Effiziente Algorithmen (en Alemán) - Schukat-Talamazzini, Ernst Günter

Libro Nuevo

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  • Estado: Nuevo
Origen: Estados Unidos (Costos de importación incluídos en el precio)
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Reseña del libro "Automatische Spracherkennung: Grundlagen, Statistische Modelle Und Effiziente Algorithmen (en Alemán)"

Das Thema der vorliegenden Arbeit ist die Problemstellung maschineller Erkennung gespro- chener Sprache. Ein wichtiger Forschungszweig auf diesem Gebiet ist gegenwärtig die Ent- wicklung telefonischer Auskunftsdialogsysteme, die es einem Benutzer beispielsweise gestat- ten, Zugverbindungsinformationen abzurufen, Platz-oder Hotelreservierungen vorzunehmen oder Bankgeschäfte zu tätigen. Besondere Beachtung finden daher Verfahren zur sprecher- unabhängigen Verarbeitung kontinuierlicher Äu erungen, die über einen gro en Erkennungs- wortschatz verfügen, aber den Lösungsraum gleichzeitig durch anwendungsabhängige gram- matische Restriktionen wirksam einschränken. Zur Lösung der gestellten Aufgabe gilt es, der akustischen Variabilität der zu analysie- renden Sprachdaten zu begegnen, die durch sprecherspezifische Artikulationseigenschaften und phonetische Verschleifungsphänomene hervorgerufen wird, und ein komplexes Suchpro- blem zu bewältigen, dessen Ursache im Umfang des Wortschatzes und in der Kombinatorik unbekannter Wortgrenzen liegt. Nach einigen anfänglichen Versuchen, explizite Funktionsmodelle für den überaus kom- plexen Erzeugungs- und Wahrnehmungsproze gesprochener Sprache zu entwickeln und deren Arbeitsweise auf einem Digitalrechner zu simulieren, dominieren im Bereich der automatischen Spracherkennung heute nunmehr seit Beginn der 80er Jahre die Wahrscheinlichkeits- oder informationstheoretisch ausgerichteten Lösungsparadigmen. Den statistischen Zugang zum Spracherkennungsproblem kennzeichnet der weitgehende Verzicht auf "handgefertigte" Aussprache- und Grammatikmodelle zugunsten effizienter Strategien des maschinellen Lernens aus akustischen und textuellen Sprachdaten. Dieser statistische Ansatz hat sich als au erordentlich flexibel und tragfähig erwiesen; seiner ausführlichen Dar- stellung ist folglich auch der grö te Teil dieses Buches gewidmet.

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