Kontextabhängige Segmentmodelle für fließende Sprache

摘要: Sprachsignale erfordern eine sehr differenzierte stochastische Modellbildung, die insbesondere Variationen der momentanen spektralen Leistungsdichte einbeziehen mus. Hidden- Markov-Modelle leisten dies, indem von den beobachtbaren Signaleigenschaften eines Analysefensters angenommen wird, das sie einer verdeckten, dem Beobachter nicht zuganglichen Markov-Zustandsfolge abhangen. In geschatzten Modellparametern spiegeln sich akustisch-phonetische Strukturen Sprachsignalen wider [4]. Spracherkennung haben Hidden-Markov-Modelle gerade aus diesem Grunde bewahrt, denn es braucht bei ihnen nur wenig Wissen uber Struktur Sprache explizit eingebracht zu werden.