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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 06.02.2017, 19
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0:00:00 Starten 0:00:16 Minimierung des Wortfehlers 0:02:50 Approximierung mit N-besten Listen 0:04:06 WER Minimierung auf Wortgraphen 0:04:18 Multiple Alignment WER 0:07:03 Finden des globalen Alignment 0:08:21 Alignment als Äquivalenzrelation 0:09:44 Finden einer angemessenen Äquivalenzrelation 0:12:02 Intra-Wort-Clustern 0:14:58 Pruning 0:15:45 Confusionsnetzwerke 0:18:20 Confusionsnetzwer-Hypothese 0:19:20 Eyperimente 0:23:03 Systemkombination 0:25:00 Systemkombination mit ROVER 0:28:33 Alignierung vieler Hypothesen mittlels DP 0:29:30 Beispiel 0:30:46 Mehrheitsentscheidung 0:31:25 Experimente 0:34:28 Probleme mit EM Training 0:38:06 Korrektives Training 0:41:22 Diskriminatives Training 0:43:00 Maximierung der Posterioriw'keit 0:43:41 Transformation / Mutual Information 0:45:14 Maximum Mutual Information Estimation (MMIE) 0:47:52 MLE vs. MMIE 0:50:35 MMIE Implementierung 0:51:20 MMIE Optimierung 0:52:16 Erweiterte Baum-Welch Regeln 0:54:59 MMIE Trainingsprozedur 0:57:21 Ergebnisse 0:58:00 MWE/MCE Training 1:07:31 Neue-Worte-Problem 1:09:31 Ansätze 1:11:02 Häufigkeitsverteilung von Wörtern 1:12:46 Herausvorderungen bei der OOV Detektion 1:14:11 OOV Wörtermodelle im AM 1:15:37 AM 1:16:03 OOV Wörtermodelle LM 1:17:49 Automatisches Clustern 1:18:06 Beispiele 1:19:36 Genauigkeit OOV Detektion 1:21:01 Lernen der neuen Wörter 1:21:32 Beispiel Lerndialog
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