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*                          Einladung
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*                     Informatik-Oberseminar
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Zeit:  Freitag, 10. Januar 2003, 16:00 Uhr
Ort:   Raum 5056, Ahornstr.55

Referent: Dipl.-Ing. Achim Sixtus
          Lehrstuhl für Informatik VI

Thema: Across-Word Phoneme Models
       for Large Vocabulary Continuous Speech Recognition

Abstract:

In diesem Vortrag wird die Entwicklung eines Spracherkennungssystems 
dargestellt, welches die effiziente Verwendung von wortübergreifenden 
Phonemmodellen in der automatischen Erkennung kontinuierlicher Sprache 
bei großem Vokabular erlaubt. Im Gegensatz zu  wortinternen 
Phonemmodellen, die die Kontextabhängigkeit der Phoneme (Koartikulation) 
nur innerhalb der Worte des Erkennervokabulars brücksichtigen und an 
Wortgrenzen lediglich einen reduzierten Phonemkontext verwenden, 
erfassen wortübergreifende Phonemmodelle die Koartikulation auch über 
Wortgrenzen hinweg. Gegenüber dem wortinternen Ansatz führt dies zu 
einer genaueren Aussprachemodellierung und damit zu einer verbesserten 
Erkennungsleistung, aber auch zu einem erheblichen Anstieg der 
Komplexität des Erkennungsprozesses. Eine effiziente Anwendung von 
wortübergreifenden Phonemmodellen erfordert somit einerseits einen 
sorgfältigen Entwurf des Suchnetzwerks und des Suchalgorithmus. 
Andererseits muß auch die Trainingsprozedur des Systems geeignet 
angepaßt werden, um ein akustisches Modell mit optimaler 
Erkennungsleistung zu erhalten.

Ausgangspunkt des Vortrags ist ein Spracherkennungssystem mit 
wortinternen Phonemmodellen.  Es wird detailliert aufgezeigt, welche 
Modifikationen der Übergang zu wortübergreifenden Phonemmodellen in 
Bezug auf das Training und die Erkennung erfordert. Der Effekt sowohl 
auf die Fehlerrate als auch auf die Laufzeit des Erkenners wird 
umfassend analysiert.

Das resultierende System wird auf drei verschiedenen 
Sprachdatensammlungen evaluiert. Es wird gezeigt, daß gegenüber dem 
ursprünglichen rein wortinternen System die Fehlerrate des neuen 
wortübergreifenden Systems zwischen 7% und 10% relativ geringer ist. 
Weiterhin werden die erzielten Fehlerraten des neuen Systems mit 
Ergebnissen verglichen, die international führende Forschungsgruppen 
unter vergleichbaren Bedingungen auf denselben Datensammlungen 
produziert haben.  


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