Hybride Spracherkennung
Hidden-Markov-Modelle (HMM) und parametrische Wahrscheinlichkeitsdichteschätzungen bilden den Kern heutiger Spracherkennerarchitekturen. Während Hidden-Markov-Modelle die zeitliche Variabilität der Sprache gut modellieren, ist es möglich, die akustischen Komponenten sehr viel robuster durch verteilungsfreie Klassifikatoren abzubilden. Zu dieser Gruppe gehört auch die Support-Vector-Machine (SVM), ein elegantes und in vielen Anwendungen nachweislich sehr erfolgreiches Lernverfahren zur Musterklassifikation. In dem vorliegenden Buch wird eine Möglichkeit zur ...