Merkmalsextraktion für die Spracherkennung

Authors: Christian Lüke, Karl Schnell

Abstract:

Ein Problem für die Spracherkennung stellen die Variationen der Sprachaufnahmen dar, die einerseits auf die Variationen des Sprachsignals selbst und andererseits auf unterschiedliche Aufnahmeumgebungen zurückzuführen sind. Um die Spracherkennung gegenüber variierenden äußeren Einflüssen robuster zu gestalten, können diese in den Modellen der Mustererkennung berücksichtigt werden. Ein anderer Ansatz besteht darin, die Merkmalsextraktion der Spracherkennung so zu gestalten, dass sie weniger sensitiv bezüglich dieser Variationen ist. Eine ebenso einfache wie wirksame Methode, die Merkmalsextraktion robuster zu gestalten, stellen die so genannten Normierungsmethoden wie die CMN und CVM dar. In diesem Beitrag werden Erweiterungen der Standard-Normierungsmethoden vorgestellt. Damit ist es insbesondere moglich, stationäre und instationäre Bereiche unterschiedlich zu bewerten. In einer ersten Evaluierung bestätigen verbesserte Erkennungsraten diesen Ansatz.