Algorithmus eines HMM-Compilers, Fachbücher

In der automatischen Spracherkennung benutzt man zur Erkennung phonetischer Muster sogenannte Hidden Markov Models, deren Parameter mit Hilfe digital aufgezeichneter sprachlicher Äußerungen trainiert werden. Dieses Werk befasst sich mit der automatischen Übersetzung einer gegebenen phonetischen Beschreibung in eine möglichst genau modellierende Folge von HMMs aus einer gegebenen Menge von Baustein-HMM s, die neben Triphon-, Biphon- und Monophon-Modellen auch Ganzwortmodelle und Phonemmodelle mit weiterreichenden Kontexten enthalten kann. Für praktische Anwendungen der Spracherkennung ist es wichtig, dass die Modellierung so genau wie mit dem vorhandenen Material möglich erfolgt. In manchen Fällen kommt hinzu, dass die Phonetik-HMM-Übersetzung sehr schnell geschehen muss, um die mit automatischer Spracherkennung häufig verbundenen Wartezeiten so weit wie möglich abzukürzen. Das Buch richt.