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Vorlesungsverzeichnis >> Technische Fakultät (TF) >>
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Sprachverstehen (SV)- Dozentinnen/Dozenten
- Prof. Dr.-Ing. Elmar Nöth, Dr.-Ing. Georg Stemmer
- Angaben
- Vorlesung
2 SWS, benoteter Schein, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5
nur Fachstudium
Zeit und Ort: Di 16:00 - 18:00, 09.150; Bemerkung zu Zeit und Ort: Der erste Termin am 19.10.2010 findet im Raum 0.031 (Martensstr. 1) statt!
- Studienfächer / Studienrichtungen
- WPF INF-DH-ME 5-7
WPF INF-BA 5-6
- Inhalt
- Nach Behandlung der grundlegenden Mechanismen menschlicher Spracherzeugung und Sprachwahrnehmung
gibt die Vorlesung eine detaillierte Einführung in (vornehmlich) statistisch orientierte Methoden der
maschinellen Erkennung gesprochener Sprache.
Schwerpunktthemen sind Merkmalgewinnung, Vektorquantisierung,
akustische Sprachmodellierung mit Hilfe von Markovmodellen, linguistische Sprachmodellierung mit Hilfe
stochastischer Grammatiken, prosodische Information
sowie Suchalgorithmen zur Beschleunigung des Dekodiervorgangs.
- Empfohlene Literatur
- Niemann H.: Klassifikation von Mustern; Springer, Berlin 1983
Niemann H.: Pattern Analysis and Understanding; Springer, Berlin 1990 Schukat-Talamazzini E.G.: Automatische Spracherkennung;
Vieweg, Wiesbaden 1995 Rabiner L.R., Schafer R.: Digital Processing of Speech Signals;
Prentice Hall, New Jersey 1978 Rabiner L.R., Juang B.H.: Fundamentals of Speech Recognition;
Prentice Hall, New Jersey 1993
- ECTS-Informationen:
- Title:
- Speech Understanding
- Credits: 5
- Prerequisites
- Pattern Recognition 1 + 2
- Contents
- This lecture first gives an overview on basic mechanisms of human
speech production and perception and then presents in detail an
introduction in statistical oriented methods for automatic speech
recognition. Main topics in this lecture are feature extraction,
vector quantization, acoustical modeling with the help of
Hidden Markov Models, linguistic modeling of language with
stochastic grammars, prosodic information and search algorithms
for the acceleration of the decoding step in a speech recogniton
system.
- Literature
- Niemann H.: Klassifikation von Mustern; Springer, Berlin 1983
Niemann H.: Pattern Analysis and Understanding; Springer, Berlin 1990 Schukat-Talamazzini E.G.: Automatische Spracherkennung;
Vieweg, Wiesbaden 1995 Rabiner L.R., Schafer R.: Digital Processing of Speech Signals;
Prentice Hall, New Jersey 1978 Rabiner L.R., Juang B.H.: Fundamentals of Speech Recognition;
Prentice Hall, New Jersey 1993
- Zusätzliche Informationen
- Schlagwörter: Mustererkennung, Merkmale, HMM, Sprachmodelle, Prosodie, Suchalgorithmen
Erwartete Teilnehmerzahl: 20
www: http://www5.informatik.uni-erlangen.de/lectures/ws-1011/sprachverstehen-sv/
- Zugeordnete Lehrveranstaltungen
- UE: Übungen zu Sprachverstehen
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Dozentinnen/Dozenten: Prof. Dr.-Ing. Elmar Nöth, Dr.-Ing. Georg Stemmer
Zeit und Ort: Fr 12:15 - 13:45, 09.150
www: http://www5.informatik.uni-erlangen.de/lectures/ws-1011/sprachverstehen-sv/
- Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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