@InProceedings{Tschöpe2012_148,
<br/>   author = {Constanze Tschöpe and Matthias Wolff},
<br/>   booktitle = {Studientexte zur Sprachkommunikation: Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2012.},
<br/>   title = {Zur Formulierung von Hidden-Markov-Modellen als endliche Transduktoren},
<br/>   year = {2012},
<br/>   editor = {Matthias Wolff},
<br/>   month = mar,
<br/>   pages = {120--128},
<br/>   publisher = {TUDpress, Dresden},
<br/>   abstract  = {Hidden-MARKOV-Modelle und endliche Transduktoren besitzen viele Gemeinsamkeiten. Trotzdem wurden sie in der Literatur bisher getrennt voneinander formuliert. Das führt oft dazu, dass a) mehrere Formelzeichen für das gleiche Symbol verwendet werden, b) unleserliche Gleichungen entstehen und c) mehrere Algorithmen das gleiche Problem beschreiben. Der Beitrag zeigt eine Formulierung von Hidden-MARKOV-Modellen als endliche Transduktoren. Eine solche Verfahrensweise bringt enorme Vereinfachungen. Die zwei wichtigsten Parameterschätzverfahren, VITERBI-Training und BAUM-WELCH-Algorithmus, können endlich einheitlich formuliert werden und unterscheiden sich nur durch den Gewichtshalbring. Natürlich sind auch die darin enthaltenen VITERBI- und Forward-Algorithmen bis auf diesen Halbring gleich. Auf diese Weise lassen sich die in der Literatur recht schwer zug¨anglichen Algorithmen relativ einfach formulieren.},
<br/>   isbn = {978-3-942710-81-7},
<br/>   issn = {0940-6832},
<br/>   keywords = {Sprach- und Signalverarbeitung},
<br/>   url = {https://www.essv.de/pdf/2012_120_128.pdf},
<br/>}