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Algorithmus eines HMM-Compilers
Német
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In der automatischen Spracherkennung benutzt man zur§Erkennung phonetischer Muster sogenannte Hidden§Markov Models, deren Parameter mit Hilfe digital§aufgezeichneter sprachlicher Äußerungen trainiert werden.§Dieses Werk befasst sich mit der automatischen§Übersetzung einer gegebenen phonetischen Beschreibung§in eine möglichst genau modellierende Folge von HMMs§aus einer gegebenen Menge von Baustein-HMM s, die§neben Triphon-, Biphon- und Monophon-Modellen auch§Ganzwortmodelle und Phonemmodelle mit§weiterreichenden Kontexten enthalten kann. Für§praktische Anwendungen der Spracherkennung ist es§wichtig, dass die Modellierung so genau wie mit dem§vorhandenen Material möglich erfolgt. In manchen§Fällen kommt hinzu, dass die Phonetik-HMM-Übersetzung§sehr schnell geschehen muss, um die mit automatischer§Spracherkennung häufig verbundenen Wartezeiten so§weit wie möglich abzukürzen. §Das Buch richtet sich an Entwickler, Programmierer§und Interessierte aus dem Sprachverarbeitungssektor.
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