Abstracts der COWAN'94

Spracherkennung mit neuronalen Netzen

Raul Rojas
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

Es wird in diesem Vortrag gezeigt, wie mit Hilfe neuronaler Netze hybride Spracherkennungssysteme aufgebaut werden können. Klassifikationsnetze sind in der Lage, die a-posteriori Wahrscheinlichkeiten von Klassen in einem Eingaberaum zu lernen. Die Klassen, die bei der Spracherkennung gelernt werden sollen, sind die sprachlichen Phoneme. Mit Hilfe der berechneten Wahrscheinlichkeiten und eines Hidden- Markov-Modells können Hypothesen getestet werden, um die Interpretation mit der maximalen Plausibilität auszuwählen. Das Training der Markov-Modelle kann mit Hilfe des Backpropagation-Algorithmus realisiert werden. Wir werden über offene Probleme und über unsere Erfahrung mit solchen hybriden Spracherkennungssystemen berichten.

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