Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 14.11.2016, 08

Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS16/17, Vorlesung

08 | 0:00:00 Starten 0:00:14 Hauptkomponentenalyse (PCA) 0:02:40 Lineare Diskriminanzanalyse 0:05:21 Vorverarbeitung mit Neuronalen Netzen 0:10:11 Bottelneck Features 0:13:56 Klassifikation 0:15:30 Aufgabe (1) 0:21:36 Statistische vs. Wissensbasierte Ansätze 0:23:15 Wissensbasiert: Entscheidungsbäume 0:25:00 Classification and Regression Trees 0:28:37 Überwachtes vs. Unüberwachtes Lernen 0:30:09 Unüberwachtes Lernen 0:30:31 Überwachtes Lernen 0:31:32 Parametrische vs. Nicht-Parametrische Klassifikation 0:35:22 Bayes Klassifikator 0:37:50 Minimum Fehler Regel 0:37:59 Entscheidungsgrenze 0:39:00 Parzen Fenster 0:39:21 Spracherkennung mit Musterklssifikation 0:41:43 Vergleich ganzer Äußerungen (1) 0:43:48 Aufgabe (2) 0:46:26 Vergleich ganzer Äußerungen (2) 0:50:10 Time Warping 0:51:07 Distanz zweier Äußerungen 0:52:49 Erinnerung MInimale Editierdistanz 0:53:37 DP Matrix 0:54:14 Dynamic Time Warping (DTW) 0:56:03 Einschränkungen des DTW Pfades 0:58:46 DTW Schritte 0:59:46 Globale Einschränkungen 1:00:50 Der DTW Suchraum 1:04:24 Strahlsuche 1:06:01 Mögliche Distanzen zwischen Vektoren