Automatische Spracherkennung

Das Thema der vorliegenden Arbeit ist die Problemstellung maschineller Erkennung gespro- chener Sprache. Ein wichtiger Forschungszweig auf diesem Gebiet ist gegenwartig die Ent- wicklung telefonischer Auskunftsdialogsysteme, die es einem Benutzer beispielsweise gestat- ten, Zugverbindungsinformationen abzurufen, Platz-oder Hotelreservierungen vorzunehmen oder Bankgeschafte zu tatigen. Besondere Beachtung finden daher Verfahren zur sprecher- unabhangigen Verarbeitung kontinuierlicher AEusserungen, die uber einen grossen Erkennungs- wortschatz verfugen, aber den Loesungsraum gleichzeitig durch anwendungsabhangige gram- matische Restriktionen wirksam einschranken. Zur Loesung der gestellten Aufgabe gilt es, der akustischen Variabilitat der zu analysie- renden Sprachdaten zu begegnen, die durch sprecherspezifische Artikulationseigenschaften und phonetische Verschleifungsphanomene hervorgerufen wird, und ein komplexes Suchpro- blem zu bewaltigen, dessen Ursache im Umfang des Wortschatzes und in der Kombinatorik unbekannter Wortgrenzen liegt. Nach einigen anfanglichen Versuchen, explizite Funktionsmodelle fur den uberaus 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 Loesungsparadigmen. 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 tragfahig erwiesen; seiner ausfuhrlichen Dar- stellung ist folglich auch der groesste Teil dieses Buches gewidmet.