Zusammenfassung
In diesem Beitrag wird ein neuartiges hybrides Spracherkennungssystem für die sprecherunabhängige Erkennung von fließender englischer Sprache mit einem Vokabular von ca. 1000 Wörtern vorgestellt. Dieses hybride System kombiniert künstliche Neuronale Netze, die nach dem informationstheoretischen MMI-Kriterium trainiert werden, mit diskreten kontextabhängigen Hidden-Markov-Modellen. Das Training der Neuronalen Netze erfolgt hierbei durch einen unüberwachten auf Prinzipien der Selbstorganisation beruhenden Algorithmus. Es zeigt sich, daß man mit dem hybriden Spracherkennungssystem höhere Worterkennungsraten erzielen kann, als mit einem klassischen Vergleichssystem. Für die DARPA Resource Management Aufgabe der Perplexität 60 ergibt sich durch das neue System eine Reduzierung der Wortfehlerrate von bis zu 35% im Vergleich zu dem System mit diskreten Hidden-Markov-Modellen.
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Literatur
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Neukirchen, C., Rottland, J., Rigoll, G. (1995). Ein Hybrides System zur Erkennung von Sprecherunabhängiger Fliessender Sprache mit Grossen Wortschätzen. In: Sagerer, G., Posch, S., Kummert, F. (eds) Mustererkennung 1995. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-79980-8_5
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