VORLESUNG im WINTERSEMESTER 2001/2002
Di 10:15-11:45 im SR 1 und Do 10:15-11:45 im SR 1 (Technikum Optik)

Prof. Dr. E.G. Schukat-Talamazzini

INHALT

Das Thema der vierstündigen Vorlesung ist die maschinelle Erkennung gesprochener Sprache. Ein wichtiger Forschungszweig auf diesem Gebiet ist gegenwärtig die Entwicklung telefonischer Auskunftsdialogsysteme, die es einem Benutzer beispielsweise gestatten, Zugverbindungsinformationen abzurufen, Platz- oder Hotelreservierungen vorzunehmen oder Bankgeschäfte zu tätigen. Zur Lösung der Spracherkennungsaufgabe gilt es, der akustischen Variabilität der zu analysierenden Sprachdaten zu begegnen, die durch sprecherspezifische Artikulationseigenschaften und phonetische Verschleifungsphänomene hervorgerufen wird, und ein komplexes Suchproblem zu bewältigen, dessen Ursache im Umfang des Wortschatzes und in der Kombinatorik unbekannter Wortgrenzen liegt.

Nach einer vorbereitenden Einführung in die Mechanismen menschlicher Spracherzeugung und Sprachwahrnehmung behandelt die Vorlesung den seit Anfang der 80er Jahre dominierenden wahrscheinlichkeits- bzw. informationstheoretischen Zugang zum Spracherkennungsproblem, der durch den weitgehenden Verzicht auf die Verwendung 'handgefertigter' Aussprache- und Grammatikmodelle zugunsten effizienter Strategien des maschinellen Lernens aus akustischen und textuellen Sprachdaten geprägt ist. Der weitere Vorlesungsaufbau gliedert sich in die Themenbereiche Merkmalgewinnung, Numerische Klassifikation, Markovmodelle, Akustische Lautmodellierung, Grammatische Satzmodellierung, Suchverfahren zur Dekodierung und orientiert sich an der Monographie Automatische Spracherkennung (E.G. Schukat-Talamazzini, Vieweg Verlag 1995).

Die Lehrveranstaltung wendet sich an StudentInnen, die vertiefte Kenntnisse auf dem Gebiet der Mustererkennung und Künstlichen Intelligenz erwerben wollen; vorausgesetzt werden elementare Grundkenntnisse der Wahrscheinlichkeitsrechnung, der linearen Algebra und der Analysis, wie sie im Grundstudium vermittelt werden. Empfehlenswert, aber nicht Bedingung ist die vorherige Belegung der Vorlesung Mustererkennung und/oder Einführung in die Künstliche Intelligenz. Ein Vorlesungsschein kann durch erfolgreiche Bearbeitung der (schriftlich oder programmierpraktisch zu lösenden) Übungsaufgaben erworben werden.

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