In der automatischen Spracherkennung benutzt man zur Erkennung phonetischer Muster sogenannte Hidden Markov Models, deren Parameter mit Hilfe digital aufgezeichneter sprachlicher Ausserungen trainiert werden. Dieses Werk befasst sich mit der automatischen Ubersetzung einer gegebenen phonetischen Beschreibung in eine moglichst genau modellierende Folge von HMMs aus einer gegebenen Menge von Baustein-HMM’s, die neben Triphon-, Biphon- und Monophon-Modellen auch Ganzwortmodelle und Phonemmodelle mit weiterreichenden Kontexten enthalten kann. Fur praktische Anwendungen der Spracherkennung ist es wichtig, dass die Modellierung so genau wie mit dem vorhandenen Material moglich erfolgt. In manchen Fallen kommt hinzu, dass die Phonetik-HMM-Ubersetzung sehr schnell geschehen muss, um die mit automatischer Spracherkennung haufig verbundenen Wartezeiten so weit wie moglich abzukurzen. Das Buch richtet sich an Entwickler, Programmierer und Interessierte aus dem Sprachverarbeitungssektor.

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