Ernst Günter Schukat-Talamazzini
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Das Thema der vorliegenden Arbeit ist die Problemstellung maschineller Erkennung gespro chener Sprache. Ein wichtiger Forschungszweig auf diesem Gebiet ist gegenwärtig die Ent wicklung telefonischer Auskunftsdialogsysteme, die es einem Benutzer beispielsweise gestat ten, Zugverbindungsinformationen abzurufen, Platz-oder Hotelreservierungen vorzunehmen oder Bankgeschäfte zu tätigen. Besondere Beachtung finden daher Verfahren zur sprecher unabhängigen Verarbeitung kontinuierlicher Äußerungen, die über einen großen Erkennungs wortschatz verfügen, aber den Lösungsraum gleichzeitig durch anwendungsabhängige gram matische Restriktionen wirksam einschränken. Zur Lösung der gestellten Aufgabe gilt es, der akustischen Variabilität der zu analysie renden Sprachdaten zu begegnen, die durch sprecherspezifische Artikulationseigenschaften und phonetische Verschleifungsphänomene hervorgerufen wird, und ein komplexes Suchpro blem zu bewältigen, dessen Ursache im Umfang des Wortschatzes und in der Kombinatorik unbekannter Wortgrenzen liegt. Nach einigen anfänglichen Versuchen, explizite Funktionsmodelle für den überaus kom plexen Erzeugungs- und Wahrnehmungsprozeß gesprochener Sprache zu entwickeln und deren Arbeitsweise auf einem Digitalrechner zu simulieren, dominieren im Bereich der automatischen Spracherkennung heute ~ nunmehr seit Beginn der 80er Jahre ~ die Wahrscheinlichkeits- oder informationstheoretisch ausgerichteten Lösungsparadigmen. Den statistischen Zugang zum Spracherkennungsproblem kennzeichnet der weitgehende Verzicht auf 'handgefertigte' Aussprache- und Grammatikmodelle zugunsten effizienter Strategien des maschinellen Lernens aus akustischen und textuellen Sprachdaten. Dieser statistische Ansatz hat sich als außerordentlich flexibel und tragfähig erwiesen; seiner ausführlichen Dar stellung ist folglich auch der größte Teil dieses Buches gewidmet.
