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Leistungspunkte:

4

Workload:

120 h

SWS:

3

Anzahl Semester:

1

Qualifikationsziele:

Es wird grundlegendes Wissen zur automatischen Spracherkennung vermittelt. Dabei werden Kenntnisse erlangt zu Grundlagen der Sprachentstehung und Sprachwahrnehmung. Für die Anwendungsfelder "Automatische Spracherkennung", "Sprechererkennung", "Emotionserkennung" werden geeignete Merkmale abgeleitet. Grundlagen der Hidden-Markoff-Modellierung werden eingeführt und auf die akustische Modellierung wie auch auf die Modellierung der menschlichen Sprache angewandt. Nach der Diskussion verschiedener Anwendungsfelder der automatischen Sprachverarbeitung werden Sprachdialogsysteme in ihrer Architektur behandelt, die zugrundeliegende Technologie ist bis dahin bereits vorgestellt worden.

Inhalte:

- Grundlagen der Sprachentstehung und Sprachwahrnehmung - Merkmalsextraktion - Hidden-Markoff-Modelle - Akustische Modelle und Sprachmodelle - Automatische Spracherkennung - Sprachdialogsysteme

Lernformen:

Vorlesung, Seminar

Prüfungsmodalitäten:

Mündliche Prüfung oder Klausur über 90 Minuten (nach Teilnehmerzahl) + Schein für Seminar

Literatur:

- Vorlesungsfolien - X. Huang, A. Acero, H.-W. Hon: Spoken Language Processing, Prentice Hall, 2001 - B. Pfister, T. Kaufmann: Sprachverarbeitung, Springer, 2008 - A. Wendemuth: Grundlagen der Stochastischen Sprachverarbeitung, Oldenbourg, 2004 - E.G. Schukat-Talamazzini: Automatische Spracherkennung, Vieweg, 1995 - G.A. Fink: Mustererkennung mit Markov-Modellen, Teubner, 2003 - L. Rabiner, B.-H. Juang: Fundamentals of Speech Recognition, Prentice Hall, 1993 - K. Fukunaga: Statistical Pattern Recognition, Academic Press, 1990

Modulverantwortlicher:

Fingscheidt, Tim, Prof. Dr.-Ing.

 

   

Lehrveranstaltungen

SoSe 2019    2424087     Vorlesung    2.0 SWS    https://www.ifn.ing.tu-bs.de/edu/ss/slp/ Institut / Seminar Institut für Nachrichtentechnik Teilnehmer/-in:   20 erwartet    20 maximal    Zugeordnete Lehrpersonen :   Prof. Dr.-Ing. Fingscheidt ,   Lohrenz

Termin

Tag Zeit Rhythmus Dauer fällt aus am Lehrperson Raum Bemerkung Zug
Dienstag 13:15 bis
14:45
woch 09.04.2019 bis 16.07.2019  09.04.2019 bis
16.07.2019
Fingscheidt
Lohrenz
4101 / 4101.04.404 - SN 22.2 Maximal
20 Teilnehmer/-in
 
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