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Merkmalextraktion und Klassifikation

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Sprachverarbeitung und Sprachübertragung

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Zusammenfassung

Merkmalextraktion und Klassifikation sind außerordentlich wichtige Verarbeitungsstufen für die Sprach- und Sprechererkennung; sie spielen darüber hinaus aber auch eine ebenso bedeutende Rolle bei jeglicher Form der Mustererkennung. Während die Merkmalextraktion vor allem dazu dient, das zu analysierende Datenmaterial (hier: Sprache) auf ein Minimum zu reduzieren, um auf diese Weise Verarbeitungsaufwand zu sparen sowie die wesentlichen Merkmale heraus zu „destillieren“, besteht die Aufgabe der Klassifikation darin, den analysierten Merkmalen Bedeutungen zuzuordnen. Es werden einige der wichtigsten Merkmalextraktionsverfahren vorgestellt. Bei der Klassifikation stehen statistische Klassifikatoren (Bayes-Klassifikator, Hidden-Markov-Modelle), neuronale Netze sowie Abstandsklassifikatoren, und schliesslich die dynamische Zeitnormierung im Vordergrund.

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  1. Tegeler Straße 20, 13467, Berlin, Deutschland

    Prof. Dr. -Ing. Klaus Fellbaum

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Fellbaum, K. (2012). Merkmalextraktion und Klassifikation. In: Sprachverarbeitung und Sprachübertragung. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-31503-9_7

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