11: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 29.11.2017
Autor
Herausgeber
Beteiligtes Institut
Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Genre
Beschreibung
11 |
0:00:00 Starten
0:00:31 Die Fundamentalformel (Erinnerung)
0:01:00 Hidden Markov Model Ansatz
0:04:14 Münzen-Beispiel
0:10:53 Urne Ball Modell
0:12:02 HMM Definition
0:14:06 HMM Beobachtungsgenerierung
0:16:13 Die HMM Trellis
0:17:05 Die drei Probleme der HMMs
0:22:46 Forward Algorithmus
0:39:03 Backward Algorithmus
0:41:01 Das Decoding Problem
0:43:10 Viterbi-Algorithmus
0:45:37 Das Lern-Problem
0:53:19 Baum-Welch Regeln
0:56:57 Literatur
0:59:11 Maximum-Likelihood Methode
1:30:33 Exspectation Maximization (EM)
Laufzeit (hh:mm:ss)
01:32:43
Serie
Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18
Publiziert am
07.12.2017
Fachgebiet
Lizenz
| Auflösung | 1280 x 720 Pixel |
| Seitenverhältnis | 16:9 |
| Audiobitrate | 109116 bps |
| Audio Kanäle | 2 |
| Audio Codec | aac |
| Audio Abtastrate | 48000 Hz |
| Gesamtbitrate | 901434 bps |
| Farbraum | yuv420p |
| Container | mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 |
| Medientyp | video/mp4 |
| Dauer | 5564 s |
| Dateiname | DIVA-2017-747_hd.mp4 |
| Dateigröße | 4.096 byte |
| Bildwiederholfrequenz | 25 |
| Videobitrate | 786225 bps |
| Video Codec | h264 |
Embed-Code
