Generierung von Worthypothesen in kontinuierlicher Sprache

ISBN-13: 9783540179986 / Niemiecki / Miękka / 1987 / 143 str.

Ernst G. Schukat-Talamazzini

Opis

Das Buch behandelt die Worterkennung in kontinuierlicher Sprache, eine im Rahmen des automatischen Verstehens gesprochener Sprache auftretende und im Gegensatz zur Einzelworterkennung auch heute noch nicht vollst ndig gel ste Aufgabenstellung. Nach einer einf hrenden vereinheitlichenden Darstellung einschl giger Techniken des Mustervergleichs (String Matching, Dynamic Time Warping, Hidden Markov Modelling) f r die Erkennung isoliert gesprochener W rter werden die Ans tze verallgemeinert, so da W rter auch in flie ender Rede ohne a priori Kenntnis der Wortgrenzen lokalisierbar sind. Mehrere alternative Modelle zur Beschreibung von Laut hnlichkeiten sowie Verfahren zur G tebewertung der erzeugten Worthypothesen stehen dann im Zentrum der weiterf hrenden berlegungen. Im experimentellen Teil ist der Aufbau eines konkreten Systems zur Generierung von Worthypothesen beschrieben, das den Rahmen bildet f r die nachfolgenden vergleichenden Untersuchungen, in deren Verlauf bekannte und vom Autor neu entwickelte Verfahren einander kritisch gegen bergestellt werden. Der Leser findet in dem Buch etwa zu gleichen Teilen kritische Aufarbeitung der Standardmethoden, neue Verfahren und die Beschreibung praktischer Erfahrungen bei der Anwendung der Worterkennungsalgorithmen auf gro e Datenmengen. Anwendungen des Dargestellten sind nicht nur im engeren Bereich der Automatischen Spracherkennung denkbar. Auch in Gegenstandsbereichen, in denen Strukturen sequentiell-linearer Beschaffenheit, etwa zeitabh ngiger Muster, eine Rolle spielen, kommt eine L sung von Klassifikations- und Lokalisierungsproblemen mit Hilfe der beschriebenen Ans tze in Betracht.

Spis treści

1. Einführung.- 1.1 Generierung von Worthypothesen.- 1.2 Übersicht.- 2. Vergleich von Zeitmustern.- 2.1 Abstand zwischen Zeichenketten.- 2.2 Dynamische Zeitverzerrung.- 2.3 Markoffmodelle.- 2.3.1 Markoffketten und -modelle.- 2.3.2 Schätzung der Modellparameter.- 2.3.3 Viterbi-Training.- 2.3.4 Baum-Welch-Algorithmus.- 2.3.5 Problemspezifische Modifikationen.- 3. Positionierung von Wörtern im Sprachsignal.- 3.1 Detektion von Schlüsselwörtern.- 3.2 Einige Verfahren zur Positionierung.- 3.3 Vertikale Summation.- 3.4 Invertiertes Markoffmodell (IMM).- 4. Lautähnlichkeit und -verwechslung.- 4.1 Ähnlichkeitsrelationen zwischen Lauten.- 4.2 Lautverwechslungswahrscheinlichkeiten.- 4.2.1 Kanalmodell für die akustisch-phonetische Erkennung.- 4.2.2 Das Markoffmodell für den Kanal.- 4.2.3 Der Schätzalgorithmus.- 4.2.4 Experimentelle Ergebnisse.- 4.3 Lautoberklassen.- 4.3.1 Oberklassen mit maximaler Transinformation.- 4.3.2 Oberklassen und Kohorten.- 4.4 Lautverwechslungsmatrix nach Regeln.- 5. Ein Modul zur Generierung von Worthypothesen.- 5.1 Die Repräsentation des Lexikons als Baum.- 5.1.1 Linguistische Datenbasis und Lautumschrift.- 5.1.2 Lexikonbaum, Profil und Suche.- 5.1.3 Ein Präprozessor für das Aussprachelexikon.- 5.1.4 Beispiele.- 5.2 Eine parametrisierte Familie von Worterkennungsalgorithmen.- 5.2.1 Segmentweise Verwechslung.- 5.2.2 Rekursionsformel für den Profilvektor.- 5.2.3 Baumentwicklung.- 5.2.4 Hypothesengenerierung.- 5.2.4.1 Positionswahl.- 5.2.4.2 Anfangspunkt.- 5.2.4.3 Kohortenhypothesen.- 5.2.4.4 Worthypothesen.- 5.2.4.5 Hypothesenbewertung.- 5.2.4.6 Elimination dominierter Hypothesen.- 5.2.4.7 Reduktion.- 5.3 Performanzkriterien für die Worthypothesengenerierung.- 5.3.1 Motivation.- 5.3.2 Definition von Rangmaßen.- 5.3.2.1 Worthypothesen und -vorkommen.- 5.3.2.2 Sätze.- 5.3.2.3 Stichproben.- 5.3.2.4 Separierte Auswertung.- 5.3.3 Einige Anmerkungen.- 6. Experimente und Resultate zur Worterkennung.- 6.1 Übersicht und experimentelle Voraussetzungen.- 6.2 Das erweiterte Markoffmodell (EMM).- 6.3 Einige Modifikationen zum EMM.- 6.3.1 Lokale Ähnlichkeit.- 6.3.2 Lokale Transitionen.- 6.3.3 Verknüpfungsoperationen.- 6.3.4 Positionswahl.- 6.4 Einige Vergleichsalgorithmen.- 6.4.1 HMM und DP.- 6.4.2 Zwei Fortentwicklungen.- 6.4.3 Knotenorientierte Modelle.- 6.4.4 Mustervergleich ohne Zeitverzerrung.- 6.5 Lautverwechslungsmatrizen.- 6.5.1 Geschätzte Verwechslungshäufigkeiten.- 6.5.2 Binäre Verwechslungsmatrizen nach Lautoberklassen.- 6.5.3 Verwechslungsmatrix nach Regelsystem.- 6.6 Wortposition.- 6.6.1 Positionsalternativen.- 6.6.2 Anfangs- und Endpunktdetektion.- 6.7 Separierte Auswertungen.- 6.7.1 Wortart.- 6.7.2 Wortlänge.- 6.7.3 Wortposition.- 6.8 Lexikon.- 6.8.1 Standardaussprache und Aussprachevarianten.- 6.8.2 Lexikonumfang.- 6.8.3 Teillexika längerer Wörter.- 6.9 Performanzvergleich.- 6.9.1 Einzelworterkennung.- 6.9.2 Worthypothesen.- 6.9.3 Verifikation.- 7. Hypothesenbewertung.- 7.1 Problemstellung.- 7.1.1 Qualität und Priorität.- 7.1.2 Hypothesenbewertung als komparatives Urteil.- 7.1.3 Drei kritische Punkte.- 7.2 Verletzung des Optimalitätsprinzips.- 7.3 Längennormalisierung.- 7.4 Das Zweiklassenproblem für Worthypothesen.- 7.5 Die Bewertungsfunktion für das IMM.- 7.6 Wortfolgen und ihre Bewertung.- Zusammenfassung.- Bibliographie.