Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25316
Titel: A continuous speech recognition system using phonotactic constraints
Verfasser: Plannerer, Bernd
Ruske, Günther
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 1996
SWD-Schlagwörter: Künstliche Intelligenz
Freie Schlagwörter: artificial intelligence
phonotactic constraints
semicontinuous HMMs
seed model generation
Viterbi training
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Report (Bericht)
Kurzfassung: This paper describes a speaker-independent recognition system for continuous German speech based on semicontinuous Hidden-Markov-Models which produces a phonetic transcription of the spoken sentence. The recognition units are parts of syllables while the output is a phoneme level transcription. During recognition, the phonotactic constraints of German are taken into account by a micro syntax constrained Viterbi algorithm. A maximum likelihood training procedure based on Viterbi training together with a simple but efficient seed model generation algorithm is presented.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-53184
hdl:20.500.11880/25372
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25316
Schriftenreihe: Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz]
Band: 123
SciDok-Publikation: 13-Jun-2013
Fakultät: Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Fakultät / Institution:SE - Sonstige Einrichtungen

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