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Informatik-Ansicht

Automatische Spracherkennung


Automatic Speech Recognition
Modulnummer
MB-711.13
Master
Pflicht/Wahl
Wahl Basis Ergänzung
Sonderfall
Zugeordnet zu Masterprofil
Basis Ergänzung
Sicherheit und Qualität
KI, Kognition, Robotik
Digitale Medien und Interaktion
Modulbereich : Praktische und Technische Informatik
Modulteilbereich : 711 Kognitive Systeme
Anzahl der SWS
V UE K S Prak. Proj.
3 1 0 0 0 0 4
Kreditpunkte : 6 Turnus

i. d. R. angeboten in jedem WiSe

Formale Voraussetzungen : -
Inhaltliche Voraussetzungen : -
Vorgesehenes Semester : ab 1. Semester
Sprache : Deutsch
Ziele :
  • In der Terminologie der automatischen Sprachverarbeitung kommunizieren können
  • Die menschliche Sprachproduktion und -perzeption überblicken können
  • Die theoretischen Grundlagen der Verarbeitung von Sprachsignalen kennen
  • Die theoretischen Grundlagen der Modellierung von Sprache kennen und auf vorgegebene Einzelsituationen transferieren können.
  • Den Aufbau eines automatischen Spracherkennungssystems kennen, die einzelnen Komponenten identifizieren und die Rolle der einzelnen Komponenten beschreiben können
  • Die grundlegenden Algorithmen und Methoden der statistischen Modellierung kennen und anwenden können
  • Aus gegebenen Daten und Werkzeugen ein Spracherkennungssystem praktisch entwickeln können
  • Das Potenzial sowie die Grenzen moderner Spracherkennungstechnologien einschätzen können
Inhalte :
  • Sprachproduktion und -perzeption
  • Signalverarbeitung und Merkmalsextraktion für Spracherkennung
  • Komponenten eines Spracherkennungssystems: Akustisches Modell, Sprachmodell, Aussprachewörterbuch, Suche
  • Akustisches Modell: statistische Modellierungsverfahren für Spracherkennung, Hidden-Markov-Modelle, Gauß-Mixtur-Modelle, Neuronale Netze
  • Sprachmodell: N-Gram, Rekurrente Neuronale Netze
  • Aussprachewörterbuch: Vokabularselektion, Generierung von Aussprachen
  • Suche: Suchgraph, effiziente Suche
  • Anwendung in multilingualen Kontexten
  • Training und Adaption der Komponenten auf neue Situationen und neue Sprecher
  • Evaluation eines Spracherkennungssystems und Identifikation von Fehlern
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.) :
  • Folien (Englisch),
  • Spracherkennungssoftware und exemplarische Sprachdaten,
  • Xuedong Huang, Alex Acero and Hsiao-Wuen Hon, Spoken Language Processing, Prentice Hall PTR, NJ, 2001
Form der Prüfung : i.d.R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Arbeitsaufwand
Präsenz 56
Übungsbetrieb/Prüfungsvorbereitung 124
Summe 180 h
Lehrende: Prof. Dr.-Ing. Tanja Schultz, Jochen Weiner Verantwortlich Prof. Dr.-Ing. Tanja Schultz
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