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11: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 29.11.2017

Autor

Sebastian Stüker

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

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

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz

Auflösung 1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis 16:9
Audiobitrate 109116 bps
Audio Kanäle 2
Audio Codec aac
Audio Abtastrate 48000 Hz
Gesamtbitrate 901434 kbps
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 kbps
Video Codec h264

Embed-Code

Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18 Folgen 1-23 von 23