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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung

Grundlagen der Automatischen Spracherkennung
type: Vorlesung (V)
chair: Fakultät für Informatik
semester: WS 14/15
time: 20.10.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


22.10.2014
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

27.10.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

29.10.2014
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

03.11.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

05.11.2014
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

10.11.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

12.11.2014
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

17.11.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

19.11.2014
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

24.11.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

26.11.2014
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

01.12.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
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03.12.2014
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

08.12.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

10.12.2014
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

15.12.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

17.12.2014
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

22.12.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

07.01.2015
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

12.01.2015
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

14.01.2015
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

19.01.2015
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

21.01.2015
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

26.01.2015
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

28.01.2015
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

02.02.2015
11:30 - 13:00 wöchentlich
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04.02.2015
15:45 - 17:15 wöchentlich
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09.02.2015
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

11.02.2015
15:45 - 17:15 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


lecturer: Prof.Dr. Alexander Waibel
Dr. Sebastian Stüker
sws: 4
lv-no.: 24145
Vortragsspracheunbekannt
Beschreibung Die Vorlesung erläutert den Aufbau eines modernen Spracherkennungssystems. Der Aufbau wird dabei motiviert ausgehend von der Produktion menschlicher Sprache und ihrer Eigenschaften. Es werden alle Verarbeitungsschritte von der Signalverarbeitung über das Training geeigneter, statistischer Modelle, bis hin zur eigentlichen Erkennung ausführlich behandelt.

Dabei stehen statistische Methoden, wie sie in aktuellen Spracherkennungssystemen verwendet werden, im Vordergrund. Somit wird der Stand der Technik in der automatischen Spracherkennung vermittelt. Ferner werden alternative Methoden vorgestellt, aus denen sich die aktuellen entwickelt haben und die zum Teil noch in spezialisierten Fällen in der Spracherkennung zum Einsatz kommen.

Anhand von Beispielanwendungen und Beispielen aus aktuellen Projekten wird der Stand der Technik und die Leistungsfähigkeit moderner Systeme veranschaulicht. Zusätzlich zu den grundlegenden Techniken wird auch eine Einführung in die weiterführenden Techniken automatischer Spracherkennung geben, um so zu vermitteln, wie moderne, leistungsfähige Spracherkennungssysteme trainiert und angewendet werden können.
Literaturhinweise
  • Xuedong Huang, Alex Acero, Hsiao-wuen Hon, Spoken Language Processing, Prentice Hall, NJ, USA, 2001
  • Fredrick Jelinek (editor), Statistical Methods for Speech Recognition, The MIT Press,1997, Cambridge, Massachusetts, London, England

Weiterführende Literatur

  • Lawrence Rabiner and Ronald W. Schafer, Digital Processing of Speech Signals, Prentice Hall, 1978
  • Schukat-Talamazzini, Automatische Spracherkennung
Lehrinhalt Der Student wird in die Grundlagen der automatischen Erkennung von Sprache eingeführt. Er lernt dabei den grundlegenden Aufbau eines Spracherkennungssystems kennen sowie die konkrete Anwendung der Konzepte und Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens, die bei der automatischen Spracherkennung eingesetzt werden.

Um ein tieferes Verständnis zu erlangen und zur Motivation der eingesetzten Techniken, soll der Student ferner das grundlegende Konzept der Produktion menschlicher Sprache verstehen und daraus den Aufbau eines Spracherkennungssystems ableiten können.

Ferner sollen die Studenten verschiedene Anwendungsfälle für automatische Spracherkennung analysieren können und, basierend auf der erkannten Komplexität des Anwendungsfalls, ein geeignetes Spracherkennungssystem entwerfen können.

Im einzelnen sollen die Studenten den Aufbau der Komponenten eines Spracherkennungssystems --- Vorverarbeitung, akustisches Modell, Sprachmodell und Suche --- erlernen. Die Studenten sollen in der Lage sein, nach Besuch der Vorlesung entsprechende Komponenten selber implementieren oder anwenden zu können.
Die Studierenden erlernen ferner die Fähigkeit, die Leistungsfähigkeit von konkreten Spracherkennungssystemen beurteilen und evaluieren zu können.

Ferner soll der Student in die Grundlagen weiterführender Techniken der automatischen Spracherkennung, etwa die Verwendung von Modell- und Merkmalsraumadaption, und die Art ihrer Anwendung eingeführt werden.