@InProceedings{Römer2014_181,
author = {Ronald Römer},
booktitle = {Studientexte zur Sprachkommunikation: Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2014.},
title = {Ein Multiskalen Analyse-System unter Verwendung von kaskadierten bidirektionalen Hidden Markov Modellen},
year = {2014},
editor = {Rüdiger Hoffmann},
month = mar,
pages = {24--31},
publisher = {TUDpress, Dresden},
abstract = {Nach den Untersuchungen zum Cortikalen Algorithmus in Analyse-Synthese-Systemen am Beispiel der bidirektionalen, einschichtigen HMM wird in diesem Beitrag eine Ausweitung auf mehrschichtige, bidirektionale HMM vorgestellt. Um eine systemtheoretische Einordnung des hierarchisch organisierten Systems zu ermöglichen, wurde für die mathematische Darstellung von kaskadierten HMM (CHMM) die Zustandsraumdarstellung vorgezogen. Zunächst werden jedoch die wichtigsten Einsichten aus den vorangegangenen Experimenten mit einschichtigen bidirektionalen HMM zusammengefasst, anschließend wird dann auf potentielle Probleme hinsichtlich der Ausweitung auf mehrschichtige bidirektionale HMM (CBHMM) eingegangen. Als Ergebnis dieser Diskussion wird für die Synthese eine, hinsichtlich der Analyse, symmetrische Variante des Cortikalen Algorithmus vorgestellt. Die Rolle der Beobachtungsvektoren bei der Analyse übernehmen dann bei der Synthese die Steuervektoren, die von einem statistischen Modell für die Modell- bzw. Zustandsdauer emittiert werden. Damit lässt sich der Viterbi-Algorithmus zur Auswahl der optimalen Zustandsfolge nicht nur bei der Analyse sondern auch bei der Synthese einsetzen. Schließlich wird die Einbindung des Analyse-Synthese-Systems in ein kognitives System besprochen, dabei kommen sowohl CHMM (Synthese) als auch CBHMM (Analyse) zum Einsatz. In der einheitlichen Beschreibung beider HMM-Formen wird der Vorteil der systemtheoretisch geprägten Zustandsraumdarstellung sichtbar.},
isbn = {978-3-944331-51-5},
issn = {0940-6832},
keywords = {Spracherkennung},
url = {https://www.essv.de/pdf/pdf/2014_24_31.pdf},
}