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10.1 Akustische Vorverarbeitung

Die Erkennung eines Sprachsignals beginnt mit der akustischen Vorverarbeitung. Etwa alle 10 ms wird das analoge Eingangssignal einer Fourieranalyse unterworfen und die beteiligten Frequenzen ermittelt. Die Werte zweier aufeinander folgender Kurzzeitspektren werden einer Diskriminanzanalyse unterworfen und ergeben dann einen sogenannten Merkmalsvektor.

Die kleinste lautsprachliche Einheit nennt man Phonem. Im Deutschen gibt es etwa 40 Phoneme (Konsonanten, kurze und lange Vokale und Diphtonge):

b, p, d, t, f, w, g, k, l, m, n, r, s, ß, sch, z, x
a:, a, e:, e, i:, i, o:, o, u:, u,
ä:, ä, ö, ö:, ü, ü:, ai, au, ui.

Die während der Artikulation eines Phonems erzeugten Merkmalsvektoren können durch eine Wolke in einem hochdimensionalen Raum charakterisiert werden.

Form und Lage einer Phonem-Wolke ist sprecherabhängig und wird in einer mehrstündigen Trainingsphase ermittelt. Aus Gründen der Rechenökonomie beschreibt man die Wolken als Kugeln oder Ellipsoide. Ggf. wird der zuständige Teilraum durch mehrere Standardwolken angenähert.

Genauer: Je näher ein Merkmalsvektor dem Mittelpunkt eines Ellipsoids liegt, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, daß er zu dem entsprechenden Phonem gehört. Auf die Fläche des Ellipsoids fallen im Mittel 50 % der Realisierungen des entsprechenden Phonems. Ein Punkt außerhalb kann durchaus zu diesem Phonem gehören, aber es ist recht unwahrscheinlich.


13 Merkmalsvektoren und ihre Beziehung zu 5 Phonem-Wolken


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