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10: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 27.11.2017
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10 | 0:00:00 Starten 0:00:20 Vektorquantisierung 0:01:07 Voronoiregionen 0:01:19 Mahalanobis Distanz 0:01:39 Vektorquantisierung als Klassifikationsproblem 0:02:14 K-Nächte Nachbar 0:03:21 Beschleunigung von KNN 0:15:21 Baumstruktur des Merkmalsraum 0:16:20 Aufgabe 0:26:15 Finden von Referenzvektoren 0:26:56 K-Mittelwerte 0:29:09 Learning VQ 0:31:24 LVQ2, LVQ3 0:32:53 LVQ als KNN 0:37:13 Literaturempfehlung zu dieser Vorlesung 0:38:45 Stochastik in der Spracherkennung 0:46:57 Die Fundamentalformel 0:53:27 Stochastische ASR Akustisches Modell 0:54:33 Die Fundamentalformel 0:56:21 Stochastischer Prozess 1:06:03 Markow-Kette 1:07:35 Markow-Kette n-ter Ordnung 1:09:13 Markow-Ketten 1.Ordnung 1:11:15 Homogene Makow-Ketten 1.Ordnung 1:12:05 Beispiele 1:19:44 Hidden Markov Models
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