Ein systematischer Ansatz zur Ausnutzung von Korrelationen aufeinander folgender Merkmalsvektoren in der automatischen Spracherkennung

• Applicant: Professor Dr.-Ing. Reinhold Häb-Umbach
• Subject Area: Electronic Semiconductors, Components and Circuits, Integrated Systems, Sensor Technology, Theoretical Electrical Engineering
• Term: from 2008 to 2011
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 61519056

Bekannte Schwachstellen heutiger automatischer Spracherkennungssysteme sind die mangelnde Robustheit gegenüber gestörten (z.B. verrauschten) Eingangssignalen, „Interframe-ASR“ 2 sowie die unzulängliche Modellierung einer Merkmalsvektortrajektorie aufgrund der üblichen conditional independence Annahme, die besagt, dass die Wahrscheinlichkeit für einen Merkmalsvektor lediglich vom Hidden Markov Modellzustand abhängt. Ausgehend von einer Erweiterung der Herleitung des Spracherkenners aus der Bayes’schen Entscheidungsregel, welche das Vorhandensein von gestörten Merkmalsvektoren und Korrelationen aufeinander Sprachrahmen explizit berücksichtigt, wurden zunächst Methoden der geräuschrobusten Erkennung untersucht. Die Korrelationen aufeinander folgender Merkmalsvektoren wurden dabei mit schaltenden dynamischen Modellen erfasst. Der Schwerpunkt der Arbeiten im zweiten Projektabschnitt ist die Entwicklung hybrider Erkennerstrukturen, die die Vorteile der Modellierung mit dynamischen Modellen einerseits und hidden Markov Modellen andererseits vereinen sollen, um zu einer insgesamt höheren Erkennungsrate zu gelangen.

• DFG Programme: Research Grants