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Tüske, Zoltán. - : RWTH Aachen University, 2021 BASE Show details 5 Simultandolmetschen mit Speech-to-Text-Funktion Ricci, Beatrice. - 2020 BASE Show details 6 Automatisches Spracherkennungssystem zur Quantifizierung der Nase und Nasennebenhöhlen auf die Sprachverständlichkeit ... Eckstein, Katja. - : Ludwig-Maximilians-Universität München, 2019 BASE Show details 7 Sociophonetic factors in automatic speech recognition: a study on American English Misnikov, Evgenii. - 2019 BASE Show details 8 Robust automatic speech recognition and modeling of auditory discrimination experiments with auditory spectro-temporal features Schädler, Marc René. - Oldenburg : BIS-Verlag der Carl von Issietzky Universität Oldenburg, 2016 BLLDB UB Frankfurt Linguistik Show details 9 Lexical and language modeling for Russian large vocabulary continuous speech recognition ... Zablotskiy, Sergey. - : Universität Ulm, 2016 BASE Show details 10 Blind speech separation in distant speech recognition front-end processing Mahdian Toroghi, Rahil. - 2016 Abstract: Distant Speech Recognition is motivated by several applications, such as handsfree devices, and conference recordings. Performance of the speech recognition in a closed area significantly degrades due to noise and reverberation. Multimicrophone processing can alleviate the impacts of reverberation and noise specially if they are employed in a known geometry as a microphone array. The main problem being addressed in this dissertation is the separation of multiple speech sources in a reverberant and noisy environment. The contributions of this thesis particularly include, (1) an enhancement system which outperforms the state-of-the-art, (2) A new auditory perception-based filter, which could be optimized based on the data statistics and significantly improves the intelligibility score, (3) a new separation filter, which removes the coherent parts of one signal from a contrasting one, and minimizes the mutual information between them, (4) incorporation of a linear-prediction based dereverberation in a structure, that converts the echoic condition of the problem into anechoic, and enables us to exploit rich techniques which have been developed in the field of Sparse Component Analysis (SCA). By using it, we could achieve a high performance with a very simple structure, even without sophisticated post processors. Moreover, it enables us to localize multiple sources in a reverberant environment or assist the common source localization methods in such a harsh condition. ; Fern-Spracherkennung wird von mehreren Anwendungen wie etwa Freisprecheinrichtungen und Konferenzaufzeichnungen motiviert. Die Qualität von Spracherkennung in einem geschlossenen Bereich verschlechtert sich erheblich durch Lärm und Nachhall. Multi-Mikrofon-Verarbeitung kann die Auswirkungen von Rauschen und Nachhall lindern, speziell wenn sie in einer bekannten Umgebung als Mikrofonarray eingesetzt wird. Das Hauptproblem, das in dieser Arbeit behandelt wird, ist die Trennung von mehreren Sprachquellen in einer nachhallenden und lauten Umgebung. Die Beiträge dieser Arbeit umfassen insbesondere: (1) ein Verstärkungssystem, das den Stand der Technik übertrifft, (2) ein neuer auf Hörwahrnehmung basierender Filter, der auf Grundlage von Datenstatistiken optimiert wurde und die Sprachverständlichkeit verbessert, (3) ein neuer Trennfilter, der die zusammenhängenden Teile eines Signals von kontrastierenden trennt und die gegenseitige Information zwischen ihnen minimiert, (4) Einbau einer auf linearer Vorhersage basierenden Enthallung in eine Struktur, welche einen echohaltigen Zustand des Problems in einen echofreien überführt und es ermöglicht, leistungsstarke Techniken zu nutzen, die auf dem Gebiet der Sparse Component Analysis entwickelt wurden. Damit konnte eine hohe Leistung mit einer sehr einfachen Struktur und ohne aufwändige Nachverarbeitung erreicht werden. Zudem wird es möglich, mehrere Quellen in einer halligen Umgebung zu lokalisieren. Keyword: Automatische Spracherkennung; blind speech separation; ddc:004; distant speech recognition; Erweiterung; Fern-Spracherkennung; Sprachsignal; Trennung von Sprachquellen URL: http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:291-scidok-66868 https://doi.org/10.22028/D291-23194 BASE Hide details 11 Dynamic language models for hybrid speech recognition ; Dynamische Sprachmodelle für Hybride Spracherkennung Georges, Munir. - 2016 BASE Show details 12 Automatische Erkennung von Redewiedergabe : ein Beitrag zur quantitativen Narratologie Brunner, Annelen. - Berlin : De Gruyter, 2015 BLLDB UB Frankfurt Linguistik Show details 13 Automatische Verarbeitung der Morphologie des Albanischen ; Automatic processing of Albanian morphology Kabashi, Besim. - 2015 BASE Show details 14 Language grounding in robots Steels, Luc; Hild, Manfred. - New York [u.a.] : Springer, 2014 Leibniz-Zentrum Allgemeine Sprachwissenschaft Show details 15 Speech and language processing Martin, James H.; Jurafsky, Dan. - 2. ed., Pearson new international ed. - Harlow : Pearson Education, 2014 IDS Mannheim Show details 16 Automatic speech recognition for low-resource languages and accents using multilingual and crosslingual information Vu, Ngoc Thang. - Aachen : Shaker, 2014 BLLDB UB Frankfurt Linguistik Show details 17 Beiträge zur automatischen Erkennung von Kindersprache Claus, Felix. - Dresden : TUDpress, 2014 BLLDB UB Frankfurt Linguistik Show details 18 Speech-to-Speech Translation Apps Brizar, Ivona. - 2014 BASE Show details 19 Text, Speech, and Dialogue : 16th International Conference, TSD 2013, Pilsen, Czech Republic, September 1-5, 2013, Proceedings Habernal, Ivan; Matousek, Vaclav. - Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013 UB Frankfurt Linguistik Show details 20 Evaluation of Natural Language and Speech Tool for Italian : International Workshop, EVALITA 2011, Rome, January 24-25, 2012, Revised Selected Papers Magnini, Bernardo; Cutugno, Francesco; Falcone, Mauro. - Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013 UB Frankfurt Linguistik Show details Page: 1 2 3 4 5...16

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