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  1. Robust speech recognition based on spectro-temporal processing
    Autor*in: Kleinschmidt, Michael
    Erschienen: 2003
    Verlag:  Bis, Oldenburg

    Standort:
    Freie Universität Berlin, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Kooperativer Bibliotheksverbund Berlin-Brandenburg (KOBV)

    Standort:
    Humboldt-Universität zu Berlin, Universitätsbibliothek, Jacob-und-Wilhelm-Grimm-Zentrum
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Kooperativer Bibliotheksverbund Berlin-Brandenburg (KOBV)

    Standort:
    Staatsbibliothek zu Berlin - Preußischer Kulturbesitz, Haus Unter den Linden
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Dissertation
    ISBN: 3814208730
    RVK Klassifikation: ES 945
    DDC Klassifikation: Datenverarbeitung; Informatik (004)
    Schlagworte: Robustheit; Automatische Spracherkennung; Signal-Rausch-Abstand; Psychoakustik
    Umfang: VIII S., S. 9 - 205, Ill., graph. Darst.
    Bemerkung(en):

    Zugl.: Oldenburg, Univ., Diss., 2002
  2. Robust speech recognition based on spectro-temporal processing
    Autor*in: Kleinschmidt, Michael
    Erschienen: 2003
    Verlag:  Bibliotheks- und Informationssystem der Univ., Oldenburg

    In dieser Dissertation werden neuartige spektro-temporale Merkmale untersucht, die einer Verbesserung der Robustheit automatischer Spracherkennungssysteme unter ungünstigen akustischen Bedingungen dienen sollen. Ergebnisse physiologischer und... mehr

    Standort:
    Staatsbibliothek zu Berlin - Preußischer Kulturbesitz, Haus Unter den Linden
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

     

    In dieser Dissertation werden neuartige spektro-temporale Merkmale untersucht, die einer Verbesserung der Robustheit automatischer Spracherkennungssysteme unter ungünstigen akustischen Bedingungen dienen sollen. Ergebnisse physiologischer und psychoakustischer Arbeiten weisen auf eine wichtige Rolle spektro-temporaler Verarbeitung bei der Sprachwahrnehmung des Menschen hin. Daher werden Sigma-pi Zellen und Gabor Filter als Methoden zur Extraktion sekundärer Merkmale auf Basis einer spektro-temporalen Repräsentation evaluiert. Insbesondere die Gabor Merkmale beinhalten das Cepstrum sowie eine rein zeitliche Filterung als Spezialfälle, wobei darüber hinaus auf spektro-temporale Modulationen gezielt wird. Eine datenbasierte Methode zur Merkmalsselektion wird zur Optimierung der Merkmalssätze verwendet. Beide Typen von Merkmalen zeigen eine erhöhte Robustheit bei Experimenten mit kleinen Wortschätzen. Sigma-p Zellen erlauben zudem eine Schätzung des Sprach-zu-Rausch-Abstandes des Eingangssignals allein aufgrund kleiner spektro-temporaler Modulationen. Durch Anhängen von Gabor-basierten Merkmalen kann die Erkennungsleistung des Qualcomm-ICSI-OGI Erkenners im Aurora Experiment weiter verbessert werden. <dt.> In this thesis, novelle spectro-temporal feature extraction techniques are evaluated for enhancing the robustness of automatic speech recognition systems (ASR) in adverse acoustical conditions. Recent physiological and psychoacoustical findings indicate that spectro-temporal processing plays an important role in human speech perception. Therefore, sigma-pi cells and Gabor filter functions are investigated as secondary feature extraction methods based on a spectro-temporal representation. Especially the Gabor features are versatile enough to include cepstral features and purely temporal filtering as special cases, while additionally aiming at combined spectro-temporal modulations. A data driven feature selection method is applied for feature set optimization. For small vocabularies, both types of features are shown to increase the robustness of ASR systems. Sigma-pi cells also allow for estimating the speech-to-noise ratio of an input signal solely based on low spectro-temporal modulation. The Gabor based Tandem feature sets increase the performance of the Qualcomm-ICSI-OGI system for the Aurora task, when concatenating the two streams. <engl.>

     
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Druck
    ISBN: 3814208730
    RVK Klassifikation: ES 945
    Schlagworte: Automatische Spracherkennung; Robustheit; Signal-Rausch-Abstand; Psychoakustik;
    Umfang: VIII, 205 S, Ill., graph. Darst, 21 cm
    Bemerkung(en):

    Auch als elektronisches Dokument vorh

    Zugl.: Oldenburg, Univ., Diss., 2002
  3. Robust speech recognition based on spectro-temporal processing
    Autor*in:
    Erschienen: 2002

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
    Hessisches BibliotheksInformationsSystem HeBIS
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    Standort:
    Hessisches BibliotheksInformationsSystem HeBIS
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    Hessisches BibliotheksInformationsSystem HeBIS
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    Hessisches BibliotheksInformationsSystem HeBIS
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    Hessisches BibliotheksInformationsSystem HeBIS
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    Hessisches BibliotheksInformationsSystem HeBIS
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    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Kleinschmidt, Michael
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    RVK Klassifikation: ES 945
    Schlagworte: Automatische Spracherkennung; Robustheit; Signal-Rausch-Abstand; Psychoakustik
    Umfang: Online-Ressource
    Bemerkung(en):

    Oldenburg, Univ., Diss., 2002
  4. Robust speech recognition based on spectro-temporal processing
    Autor*in: Kleinschmidt, Michael
    Erschienen: 2003
    Verlag:  Bis, Oldenburg

    Standort:
    Hessisches BibliotheksInformationsSystem HeBIS
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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    Hessisches BibliotheksInformationsSystem (HeBIS)

    Standort:
    Universitätsbibliothek J. C. Senckenberg, Zentralbibliothek (ZB)
    Signatur:
    87.582.00
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Standort:
    Universitätsbibliothek Gießen
    Signatur:
    22.307.06
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Standort:
    Universitätsbibliothek Kassel, Standort Wilhelmshöher Allee
    Signatur:
    Ausgeschieden
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    Standort:
    Universität Marburg, Universitätsbibliothek
    Signatur:
    B 2004/0025
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    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch; Deutsch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Druck
    ISBN: 3814208730
    RVK Klassifikation: ES 945
    DDC Klassifikation: Datenverarbeitung; Informatik (004)
    Schlagworte: Automatische Spracherkennung; Robustheit; Signal-Rausch-Abstand; Psychoakustik
    Umfang: VIII, 9 - 205 S., Ill., graph. Darst.
    Bemerkung(en):

    Zugl.: Oldenburg, Univ., Diss., 2002
  5. Robust speech recognition based on spectro-temporal processing
    Autor*in: Kleinschmidt, Michael
    Erschienen: 2003
    Verlag:  Bibliotheks- und Informationssystem der Univ., Oldenburg

    In dieser Dissertation werden neuartige spektro-temporale Merkmale untersucht, die einer Verbesserung der Robustheit automatischer Spracherkennungssysteme unter ungünstigen akustischen Bedingungen dienen sollen. Ergebnisse physiologischer und... mehr

    Standort:
    Landschaftsbibliothek Aurich
    Signatur:
    x 32277
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Staatsbibliothek zu Berlin - Preußischer Kulturbesitz, Haus Potsdamer Straße
    Signatur:
    1 A 531040
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen
    Signatur:
    2003 A 29807
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt / Zentrale
    Signatur:
    P Phon 879
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky
    Signatur:
    A 2003/8344
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Technische Universität Hamburg, Universitätsbibliothek
    Signatur:
    2813-3098
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Gottfried Wilhelm Leibniz Bibliothek - Niedersächsische Landesbibliothek
    Signatur:
    2003/9824
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Technische Informationsbibliothek (TIB) / Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek
    Signatur:
    U 03 B 1399
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Otto-von-Guericke-Universität, Universitätsbibliothek
    Signatur:
    2004.05500:1
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Bibliotheks-und Informationssystem der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg (BIS)
    Signatur:
    phy 214 CM 4391
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Standort:
    Bibliotheks-und Informationssystem der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg (BIS)
    Signatur:
    phy 214 CM 4391
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Standort:
    Bibliotheks-und Informationssystem der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg (BIS)
    Signatur:
    phy 214 CM 4391
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Landesbibliothek Oldenburg
    Signatur:
    04-6503
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Standort:
    Universitätsbibliothek Osnabrück
    Signatur:
    6025-121 3
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Standort:
    Universitätsbibliothek Vechta
    Signatur:
    343568
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

     

    In dieser Dissertation werden neuartige spektro-temporale Merkmale untersucht, die einer Verbesserung der Robustheit automatischer Spracherkennungssysteme unter ungünstigen akustischen Bedingungen dienen sollen. Ergebnisse physiologischer und psychoakustischer Arbeiten weisen auf eine wichtige Rolle spektro-temporaler Verarbeitung bei der Sprachwahrnehmung des Menschen hin. Daher werden Sigma-pi Zellen und Gabor Filter als Methoden zur Extraktion sekundärer Merkmale auf Basis einer spektro-temporalen Repräsentation evaluiert. Insbesondere die Gabor Merkmale beinhalten das Cepstrum sowie eine rein zeitliche Filterung als Spezialfälle, wobei darüber hinaus auf spektro-temporale Modulationen gezielt wird. Eine datenbasierte Methode zur Merkmalsselektion wird zur Optimierung der Merkmalssätze verwendet. Beide Typen von Merkmalen zeigen eine erhöhte Robustheit bei Experimenten mit kleinen Wortschätzen. Sigma-p Zellen erlauben zudem eine Schätzung des Sprach-zu-Rausch-Abstandes des Eingangssignals allein aufgrund kleiner spektro-temporaler Modulationen. Durch Anhängen von Gabor-basierten Merkmalen kann die Erkennungsleistung des Qualcomm-ICSI-OGI Erkenners im Aurora Experiment weiter verbessert werden. <dt.> In this thesis, novelle spectro-temporal feature extraction techniques are evaluated for enhancing the robustness of automatic speech recognition systems (ASR) in adverse acoustical conditions. Recent physiological and psychoacoustical findings indicate that spectro-temporal processing plays an important role in human speech perception. Therefore, sigma-pi cells and Gabor filter functions are investigated as secondary feature extraction methods based on a spectro-temporal representation. Especially the Gabor features are versatile enough to include cepstral features and purely temporal filtering as special cases, while additionally aiming at combined spectro-temporal modulations. A data driven feature selection method is applied for feature set optimization. For small vocabularies, both types of features are shown to increase the robustness of ASR systems. Sigma-pi cells also allow for estimating the speech-to-noise ratio of an input signal solely based on low spectro-temporal modulation. The Gabor based Tandem feature sets increase the performance of the Qualcomm-ICSI-OGI system for the Aurora task, when concatenating the two streams. <engl.>

     
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Druck
    ISBN: 3814208730
    RVK Klassifikation: ES 945
    Schlagworte: Automatische Spracherkennung; Robustheit; Signal-Rausch-Abstand; Psychoakustik;
    Umfang: VIII, 205 S, Ill., graph. Darst, 21 cm
    Bemerkung(en):

    Auch als elektronisches Dokument vorh

    Zugl.: Oldenburg, Univ., Diss., 2002
  6. Robust speech recognition based on spectro-temporal processing
    Autor*in: Kleinschmidt, Michael
    Erschienen: 2003
    Verlag:  Bis, Oldenburg

    Standort:
    Universitätsbibliothek Augsburg
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Bibliotheksverbund Bayern (BVB)

    Standort:
    Universitätsbibliothek Erlangen-Nürnberg, Hauptbibliothek
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Bibliotheksverbund Bayern (BVB)

    Standort:
    Bayerische Staatsbibliothek
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Bibliotheksverbund Bayern (BVB)

    Standort:
    Universitätsbibliothek der LMU München
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Bibliotheksverbund Bayern (BVB)
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Dissertation
    ISBN: 3814208730
    RVK Klassifikation: ES 945
    DDC Klassifikation: Datenverarbeitung; Informatik (004)
    Schlagworte: Robustheit; Automatische Spracherkennung; Signal-Rausch-Abstand; Psychoakustik
    Umfang: VIII S., S. 9 - 205, Ill., graph. Darst.
    Bemerkung(en):

    Zugl.: Oldenburg, Univ., Diss., 2002
  7. Robust speech recognition based on spectro-temporal processing
    Autor*in: Kleinschmidt, Michael
    Erschienen: 2003
    Verlag:  Bis, Bibliotheks- und Informationssystem der Univ. Oldenburg, Oldenburg

    Standort:
    Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
    Signatur:
    2003-8250
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Südwestdeutscher Bibliotheksverbund (SWB)

    Standort:
    Universität Ulm, Kommunikations- und Informationszentrum, Bibliotheksservices
    Signatur:
    H 215.395
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Südwestdeutscher Bibliotheksverbund (SWB)
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Druck
    ISBN: 3814208730
    RVK Klassifikation: ES 945
    Schlagworte: Automatische Spracherkennung; Psychoakustik;
    Umfang: 205 S., graph. Darst.
    Bemerkung(en):

    Zugl.: Oldenburg, Univ., Diss., 2002