In diesem Buch werden die mathematischen Grundlagen der wahrscheinlichkeitsorientierten Spracherkennung sowie der Aufbau und die Funktionsweise eines aktuellen Spracherkenners beschrieben. Ein intrinsisches Problem der automatischen Spracherkennung stellen Worter dar, die nicht im Vokabular des Spracherkenners enthalten sind. Diese werden als unbekannte Worter oder Out-of-Vocabulary Worter (OOVs) bezeichnet. Bestehende Ansatze zur Detektion von unbekannten Wortern werden vorgestellt. Ausgehend von diesen wird ein kombinierter Ansatz entwickelt, der die automatische Detektion, semantische Kategorisierung und Generierung einer Transkriptionshypothese von unbekannten Wortern durch den Spracherkenner ermoglicht. Dieser sieht die Integration von Subsprachmodellen in Kategorien des Wort-Sprachmodells mit einer hohen Wahrscheinlichkeit fur das Auftreten eines unbekannten Wortes vor. Wissensbasierte und datengetriebene Ansatze zur Optimierung des in den Subsprachmodellen eingesetzten Vokabulars werden vorgestellt. Die Detektionsrate und Prazision des neuen Ansatzes werden mit denen bestehender Ansatze verglichen.

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