Klassifikation von Daten in der HTK-Umgebung mit Relevance Vector Machines
Um das bestehende Konzept der Spracherkennung mit der Softwareumgebung HTK durch den Einsatz nichtlinearer Klassifikatoren zu erweitern, wird ein Trainingsalgorithmus für eine Relevance Vector Machine entwickelt und dessen Ergebnisse für die Klassifikation...
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Klappentext zu „Klassifikation von Daten in der HTK-Umgebung mit Relevance Vector Machines “
Um das bestehende Konzept der Spracherkennung mit der Softwareumgebung HTK durch den Einsatz nichtlinearer Klassifikatoren zu erweitern, wird ein Trainingsalgorithmus für eine Relevance Vector Machine entwickelt und dessen Ergebnisse für die Klassifikation von Sprachdaten in der Software HSVM verfügbar gemacht. Der entwickelte Algorithmus wird mit synthetischen Daten getestet und die dabei entdeckten Probleme werden analysiert. Ansätze zur Verbesserung der Trainingsqualität, sowie zur Optimierung der Speichernutzung und der Trainingsdauer werden vorgestellt. Die theoretischen Grundlagen bezüglich der Relevance Vector Machine werden dargestellt und aus diesen entstehende Probleme aufgezeigt. Die Integration der RVM in eine Softwareumgebung zur Spracherkennung wird beschrieben und dem Leser werden zum besseren Verständnis grundlegende Konzepte der Spracherkennung erläutert.
Autoren-Porträt von Andre Holzapfel
Holzapfel, AndreAndre Holzapfel hat den Titel Dipl.-Ing. FH im Jahr 2004 am Fachbereich Medientechnik der Fachhochschule Düsseldorf verliehen bekommen. Der Titel Master of Science am Fachbereich Informatik der Universität Kreta in Griechenland wurde ihm 2006 verliehen. Seitdem verfolgt er an derselben Universität seine Promotion.
Bibliographische Angaben
- Autor: Andre Holzapfel
- 2008, 108 Seiten, Maße: 15 x 22 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: VDM Verlag Dr. Müller e.K.
- ISBN-10: 3836472066
- ISBN-13: 9783836472067
- Erscheinungsdatum: 23.11.2013
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