Um die Problematik der Spracherkennung besser zu überblicken und ihre
Grundlagen zu verstehen, wird die vorliegende Arbeit einen Überblick über die
bisherige Entwicklung der Spracherkennung, deren Anwendungsgebiete und
den derzeitigen Stand der wissenschaftlichen Forschung liefern. Dabei werden
die theoretischen Grundlagen erläutert und die Leistungsfähigkeit aktueller
Spracherkennungssysteme betrachtet. Außerdem soll ein Blick auf sich gegenwärtig in der Entwicklung befindliche Systeme geworfen werden. Im Interesse
hoher Aktualität wird sich die Arbeit verstärkt auf Onlinequellen berufen.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Überblick
- 2.1 Historische Entwicklung
- 2.2 Aktueller Stand
- 2.3 Anwendungsgebiete
- 3. Problemstellungen
- 3.1 Technische Problemstellungen
- 3.2 Linguistische Problemstellungen
- 4. Realisierung
- 4.1 Mustervergleich mit Referenzwörtern
- 4.2 Hidden-Markov-Models
- 4.3 Künstliche Neuronale Netze
- 4.4 Sprachmodell
- 5. Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit untersucht die automatische Erkennung und Verarbeitung menschlicher Sprache durch Maschinen. Sie analysiert die historische Entwicklung der Spracherkennung, beleuchtet aktuelle Forschungsergebnisse und diskutiert die technischen sowie linguistischen Herausforderungen, die mit der Entwicklung von Spracherkennungssystemen verbunden sind.
- Die historische Entwicklung der Spracherkennung und die Rolle der stochastischen Informationstheorie
- Die Funktionsweise und Leistungsfähigkeit aktueller Spracherkennungssysteme
- Die technischen und linguistischen Problemstellungen der Spracherkennung
- Die verschiedenen Realisierungsansätze für Spracherkennungssysteme
- Der Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Bereich der Spracherkennung
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1 führt in das Thema der Spracherkennung ein und erläutert die Bedeutung der menschlichen Sprache als Kommunikationsmittel. Es wird die Relevanz der automatischen Sprachverarbeitung im Kontext der elektronischen Datenverarbeitung hervorgehoben.
Kapitel 2 bietet einen Überblick über die historische Entwicklung der Spracherkennung. Es wird die Entstehung der Computerlinguistik in den 1950er Jahren beschrieben und die Fortschritte in der Spracherkennungstechnik im Laufe der Zeit beleuchtet. Besondere Aufmerksamkeit wird den ersten Spracherkennungssystemen der 1960er und 1980er Jahre gewidmet.
Kapitel 3 beleuchtet die technischen und linguistischen Herausforderungen, die bei der Entwicklung von Spracherkennungssystemen zu bewältigen sind.
Kapitel 4 behandelt verschiedene Realisierungsansätze für Spracherkennungssysteme, darunter Mustervergleich mit Referenzwörtern, Hidden-Markov-Models, künstliche neuronale Netze und Sprachmodelle.
Schlüsselwörter
Spracherkennung, Computerlinguistik, stochastische Informationstheorie, Hidden-Markov-Models, künstliche neuronale Netze, Sprachmodelle, Anwendungsgebiete, technische Herausforderungen, linguistische Herausforderungen.
- Citar trabajo
- Tino Mager (Autor), 2005, Computerlinguistik: Grundprinzipien der Spracherkennung, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/140379
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