Einsatz von Hidden-Markov-Modellen

Auszug

Nachdem im vorigen Kapitel die Grundprinzipien der Modellierung mit HMMs dargestellt wurden, stehen in diesem Kapitel Fragen des praktischen Einsatzes im Mittelpunkt. Eine grundsätzliche Entscheidung ist die Festlegung der zu modellierenden Einheit. So kann man für jedes Wort ein eigenes HMM verwenden (Ganzwortmodelle). Die Alternative besteht darin, kleinere Einheiten wie Phoneme oder Halbsilben zu modellieren und dann die Wörter aus diesen kleineren Einheiten zu konstruieren. Im Folgenden werden die sich aus den beiden Ansätzen ergebenden Konsequenzen für den Einsatz diskutiert. Anschließend wird die Erweiterung auf die Erkennung kontinuierlich gesprochener Eingaben beschrieben. Im letzten Abschnitt werden Schnittstellen für die übergabe der Erkennungsresultate an die weiteren Module vorgestellt.