EPISODE · Nov 21, 2016 · 1H 25M
Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2016/17, 09.11.2016, 07
from Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS16/17, Vorlesung · host Dr. Sebastian Stüker
07 | 0:00:00 Starten 0:00:17 Spektrogramm 0:00:58 Oberschwingung, Harmonische 0:03:14 Mel Skalierung 0:07:18 Effekt der Fensterlänge 0:12:44 Quelle Filter Modell der Sprache 0:15:24 Helmholtzresonator 0:17:08 Vokaldreieck 0:21:30 Lineare Vorhersage (LPC) 0:28:54 Interpretation der LPC Koeffizienten 0:30:47 All-Pole Modell 0:30:53 LPC Beispiel 0:33:45 Cepstrum 0:50:02 Diskrete Cosinustransformation 0:51:03 Beispiel: Berechnung MFCC Koeffizienten 0:51:35 Filterbank im Leistungsbetrags-Spektrum 0:51:52 Mel-Filterbank 0:51:59 Logarithmus auf Leistungsbetragsspektrum 0:52:31 Cepstral-Koeffizienten 0:53:17 Log-Spektrum rekonstruiert von (geliftertem) Cepstrum 0:53:35 Vergleich Verschiedener Spektren 0:54:34 Typische Vorverarbeitung 1:05:14 Spektrogramm 1:05:48 Dynamische Merkmale 1:07:36 Autokorrelation 1:12:57 Nulldurchgangsrate 1:15:36 Hauptkomponentenanalyse (PCA) 1:24:51 Lineare Diskriminanzanalyse
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