The goal of automatic speech recognition (ASR) is to map a spoken utterance, i.e. an acoustic speech signal, to an orthographic representation.
The lecture provides an introduction to signal processing methods based on acoustic and articulatory phonetic insights. The focus will be on Hidden-Markov-Models (HMMs) and associated algorithms. In detail, algorithms for parameter estimation and decoding will be presented, as well as for signal processing. The rich modeling space will be discussed with a range of standard variants.
* Schukat-Talamazzini, E.-G.: Automatische Spracherkennung, Vieweg, Wiesbaden, 1995.
* Huang, X., Acero, A., Hon, H-W.: Spoken Language Processing: A Guide to Theory, Algorithm, and System Development, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2001.
* Clark & Yallop: Introduction to Phonetics and Phonology, 2007. url: tocs.ulb.tu-darmstadt.de/178080047.pdf
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum |
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Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
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39-M-Inf-SSV Sprachsignalverarbeitung | Anwendungsorientierte Sprachverarbeitung | Studieninformation | |
Spracherkennung | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Studiengang/-angebot | Gültigkeit | Variante | Untergliederung | Status | Sem. | LP | |
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Linguistik: Kommunikation, Kognition und Sprachtechnologie / Master | (Einschreibung bis WiSe 19/20) | 39-Inf-MaLinMSV | 4 |
Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen: