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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.
Erkennung phonetischer Muster sogenannte Hidden
Markov Models, deren Parameter mit Hilfe digital
aufgezeichneter sprachlicher Äußerungen trainiert werden.
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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
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