Zweistufige kontextsensitive Sprecherklassifikation am Beispiel von Alter und Geschlecht

Kein Bild zugeordnet
Autor/en:
Ch. Müller
Umfang:
308
EAN/ISBN:
978-3-89838-296-0
Erscheinungsdatum:
Donnerstag, 30. November 2006
Band:
296
Ausgabe:
softcover
Buchreihe:
Dissertationen zur Künstlichen Intelligenz
Kategorien:
Buch
Informatik
Künstliche Intelligenz
Dissertationen zur Künstlichen Intelligenz
Deutsch
Gesamtverzeichnis AKA Verlag
Preis:
55,00 €
inkl. 7% MwSt.
In der vorliegenden Dissertation wird eine zweistufiger Ansatz zur Sprecherklassifikation am Beispiel Alter und Geschlecht vorgestellt. Dazu werden zunächst die Ergebnisse umfangreicher Korpusanalysen präsentiert, die als Referenzbasis humanwissenschaftlicher Studien geeignet sind. Es wird gezeigt, dass die Modelle, die mithilfe dieser Daten trainiert wurden, in der Lage sind, die genannten Sprechereigenschaften mit einer Genauigkeit zu erkennen, die teilweise das Fünffache des jeweiligen Zufallsniveaus beträgt. Darüber hinaus zeichnet sich der vorgestellte Ansatz vor allen Dingen durch die so genannte Zweite Ebene aus, auf der mithilfe von dynamischen Bayes'schen Netzen eine Fusion multipler Klassifikationsergebnisse erfolgt. In der Arbeit wird außerdem ein konkretes Sprecherklassifikationssystem beschrieben, welches für das Anwendungsszenario von mobilen, sprachbasierten Dialogsystemen entwickelt worden ist.