Klassifikation von Daten in der HTK-Umgebung
Details
Um das bestehende Konzept der Spracherkennung mit der Softwareumgebung HTK durch den Einsatz nichtlinearer Klassifikatoren zu erweitern, wird ein Trainingsalgorithmus für eine Relevance Vector Machine entwickelt und dessen Ergebnisse für die Klassifikation von Sprachdaten in der Software HSVM verfügbar gemacht. Der entwickelte Algorithmus wird mit synthetischen Daten getestet und die dabei entdeckten Probleme werden analysiert. Ansätze zur Verbesserung der Trainingsqualität, sowie zur Optimierung der Speichernutzung und der Trainingsdauer werden vorgestellt. Die theoretischen Grundlagen bezüglich der Relevance Vector Machine werden dargestellt und aus diesen entstehende Probleme aufgezeigt. Die Integration der RVM in eine Softwareumgebung zur Spracherkennung wird beschrieben und dem Leser werden zum besseren Verständnis grundlegende Konzepte der Spracherkennung erläutert.
Autorentext
Holzapfel, Andre Andre Holzapfel hat den Titel Dipl.-Ing. FH im Jahr 2004 am Fachbereich Medientechnik der Fachhochschule Düsseldorf verliehen bekommen. Der Titel Master of Science am Fachbereich Informatik der Universität Kreta in Griechenland wurde ihm 2006 verliehen. Seitdem verfolgt er an derselben Universität seine Promotion.
Klappentext
Um das bestehende Konzept der Spracherkennung mit der Softwareumgebung HTK durch den Einsatz nichtlinearer Klassifikatoren zu erweitern, wird ein Trainingsalgorithmus für eine Relevance Vector Machine entwickelt und dessen Ergebnisse für die Klassifikation von Sprachdaten in der Software HSVM verfügbar gemacht. Der entwickelte Algorithmus wird mit synthetischen Daten getestet und die dabei entdeckten Probleme werden analysiert. Ansätze zur Verbesserung der Trainingsqualität, sowie zur Optimierung der Speichernutzung und der Trainingsdauer werden vorgestellt. Die theoretischen Grundlagen bezüglich der Relevance Vector Machine werden dargestellt und aus diesen entstehende Probleme aufgezeigt. Die Integration der RVM in eine Softwareumgebung zur Spracherkennung wird beschrieben und dem Leser werden zum besseren Verständnis grundlegende Konzepte der Spracherkennung erläutert.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09783836472067
- Anzahl Seiten 112
- Genre Informatik & EDV
- Herausgeber VDM Verlag Dr. Müller e.K.
- Gewicht 185g
- Größe H220mm x B150mm x T7mm
- Jahr 2013
- EAN 9783836472067
- Format Kartonierter Einband (Kt)
- ISBN 978-3-8364-7206-7
- Titel Klassifikation von Daten in der HTK-Umgebung
- Autor Andre Holzapfel
- Untertitel mit Relevance Vector Machines
- Sprache Deutsch