Grundlagen der automatischen Spracherkennung - Kapitel 6
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Questions and Answers

Welche der folgenden Aussagen bezüglich der Verwendung von Phonemen als Einheiten in der hybriden Spracherkennung sind korrekt? (Mehrere Antworten möglich)

  • Phoneme können alle Worte des Vokabulars konstruieren. (correct)
  • Phoneme ermöglichen eine präzise Abbildung der Aussprache, z.B. in „Buch“ und „Richtig“.
  • Phoneme benötigen ausreichend Trainingsmaterial für die Robustheit der Modelle. (correct)
  • Phoneme können auch neue Worte der Sprache konstruieren. (correct)

    • Welche der folgenden Aussagen über Sentencepiece und andere Tokenizer sind falsch?

  • Breite Abdeckung der Sprache und Repräsentativität des Trainingsmaterials sind nicht entscheidend. (correct)
  • Die Größe des Trainingsmaterials beeinflusst die Performance des Modells.
  • Das Trainingsmaterial bestimmt, wie gut das endgültige Modell funktioniert.
  • Textnormalisierung ist wichtig, um irrelevante Aspekte aus den Textdaten zu entfernen.

    • Welche der folgenden Vorteile bietet die Verwendung von Wortteilen als Einheit in der Spracherkennung?

  • Ermöglicht die Konstruktion aller Wörter des Vokabulars durch die Kombination von Buchstaben.
  • Ermöglicht eine hohe Präzision bei der Aussprache.
  • Erlaubt die Konstruktion neuer Wörter, die in der Sprache existieren.
  • Alle oben genannten Optionen. (correct)

    • Welches Argument spricht gegen die Verwendung von Wortteilen als Einheit in der Spracherkennung?

    <p>Die Tokenisierung von Wortteilen ist anfällig für Fehler. (A)</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Hauptvorteil der Verwendung von Sentencepiece als Tool für die Tokenisierung?

    <p>Sentencepiece ist sehr flexibel. (F)</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aussagen zum Konzept der Textnormalisierung ist wahr?

    <p>Textnormalisierung dient zur Entfernung von irrelevantem Inhalt aus Textdaten. (A)</p> Signup and view all the answers

    Was ist das Hauptkriterium für die Auswahl der ’besten’ Frage beim Bau eines Entscheidungsbaums?

    <p>Die Frage, die zur größten Likelihood führt, wenn man alle Daten in den beiden Zweigen des Baums durch ein statistisches Modell beschreibt. (A)</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage beschreibt am besten den Zusammenhang zwischen der Gini-Impurity und Entscheidungsbäumen?

    <p>Die Gini-Impurity ist nur für diskrete Merkmale anwendbar, nicht für kontinuierliche. (D)</p> Signup and view all the answers

    Welches ist kein Vorteil der Verwendung von Triphon-Clustern als Einheiten in der hybriden Spracherkennung?

    <p>Vereinfachung der Berechnung der Wahrscheinlichkeit im Hidden Markov Model (HMM) durch die Verwendung von Triphon-Clustern. (A)</p> Signup and view all the answers

    Was ist die Idee hinter der Verwendung von Graphemen (Buchstaben/Zeichen) als Einheiten in der hybriden Spracherkennung?

    <p>Grapheme können direkt mit den entsprechenden Audiosequenzen abgeglichen werden, ohne vorherige Phonetisierung. (B)</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage über den Prozess der Entscheidungsbaum-Bildung ist falsch?

    <p>Der Prozess ist unabhängig vom verwendeten statistischen Modell und kann für alle Datentypen verwendet werden. (B)</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Hauptvorteil der Verwendung von Triphon-Clustern in der hybriden Spracherkennung?

    <p>Alle oben genannten Punkte sind Vorteile von Triphon-Clustern. (D)</p> Signup and view all the answers

    Welches Konzept spiegelt die Aussage wider, dass Triphone-Cluster die Konstruktion neuer Wörter ermöglichen?

    <p>Transfer (A)</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage beschreibt die falsche Anwendung der Gini-Impurity?

    <p>Die Gini-Impurity ist ein Maß für die Homogenität in einer Menge von Datenpunkten. (D)</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Anforderungen an Spracherkennungseinheiten ist nicht in dem Text erwähnt?

    <p>Skalierbarkeit (C)</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage über phonetische Wörterbücher ist falsch?

    <p>Sie garantieren eine perfekte Übereinstimmung zwischen der gesprochenen und der geschriebenen Form eines Wortes. (C)</p> Signup and view all the answers

    Welches Problem stellt sich bei der Verwendung von Phonemen als Spracherkennungseinheiten?

    <p>Die Aussprache von Phonemen ist kontextunabhängig und variiert nicht. (C)</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage über die Gesamtstruktur hybrider Spracherkennungssysteme ist richtig?

    <p>Die Auswahl der optimalen sprachlichen Einheiten für die Ausgangsschicht des DNN ist entscheidend. (D)</p> Signup and view all the answers

    Welches der folgenden Merkmale ist kein Kriterium für die Auswahl geeigneter Spracherkennungseinheiten?

    <p>Die Anzahl der Einheiten sollte möglichst gering sein. (C)</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Hauptvorteil der Verwendung von Phonemen als Spracherkennungseinheiten?

    <p>Phoneme ermöglichen die Erkennung einer großen Anzahl von Wörtern. (C)</p> Signup and view all the answers

    Welche Komponente ist nicht Bestandteil eines hybriden Spracherkennungssystems?

    <p>Grammatik-Analyse (A)</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage über die Robustheit von Spracherkennungseinheiten ist richtig?

    <p>Alle oben genannten Aussagen sind richtig. (D)</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aussagen über die Nachteile der Verwendung von Graphemen (Buchstaben/Zeichen) in der hybriden Spracherkennung ist falsch?

    <p>Die Erkennungsraten sind im Vergleich zu anderen Einheiten nicht optimal, weil die Modellierung von Pronunziationsvarianten für verschiedene Wörter schwierig ist. (C)</p> Signup and view all the answers

    Welches der folgenden Argumente spricht nicht für die Verwendung von Graphemen als Einheiten in der hybriden Spracherkennung?

    <p>Die benötigte Menge an Trainingsdaten ist geringer im Vergleich zu anderen Ansätzen. (B)</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aussagen über Byte-Pair Encoding (BPE) im Kontext der hybriden Spracherkennung ist richtig?

    <p>BPE verwendet zusätzlich zu Buchstaben die häufigsten Paare aus dem Text als weitere Token. (D)</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aussagen über Sentencepiece ist falsch?

    <p>Sentencepiece basiert auf einem anderen Algorithmus als Byte-Pair Encoding. (D)</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aussagen über die Verwendung von Wortteilen in der hybriden Spracherkennung ist falsch?

    <p>Wortteile werden immer auf Basis der Wortgrenzen im Text generiert. (C)</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aussagen über die hybriden Spracherkennungssysteme mit Wortteilen ist richtig?

    <p>Die Verwendung von Wortteilen ist immer effektiver als die Verwendung von Graphemen. (D)</p> Signup and view all the answers

    Warum ist die Verwendung von Wortteilen in der hybriden Spracherkennung besonders effektiv bei der Erkennung von Wörtern mit ähnlicher Aussprache?

    <p>Weil Wortteile die Unterscheidung zwischen ähnlichen Wörtern auf Basis ihrer phonetischen Unterschiede erleichtern können. (A)</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aussagen über die hybriden Spracherkennungssysteme mit Wortteilen ist falsch?

    <p>Die Auswahl der Wortteile hängt von der Größe des Modells ab. (A)</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Grundlagen der automatischen Spracherkennung - Kapitel 6: Hybride Spracherkennung

    • Das Kapitel behandelt hybride Spracherkennung, speziell die Frage nach den geeigneten Einheiten.
    • Die Präsentation beinhaltet eine Gliederung (Outline) mit den Themen Hybride Spracherkennung und die Frage der Einheiten.
    • Die Gesamtstruktur der hybriden Spracherkennung umfasst drei Schritte: Feature-Extraktion, Deep Neural Network (DNN) und Search.
    • Die Ausgangsschicht des DNN benötigt spezifische sprachliche Einheiten.
    • Die Anforderungen an die Einheiten umfassen Modularität (alle Vokabeln konstruierbar), Transfer (auch neue Wörter), Robustheit (genügend Trainingsmaterial) und Präzision (spezifische Aussprache).
    • Ein Beispiel für einen Ansatz ist das phonetische Wörterbuch.
    • Die Erkennung aller Wörter einer Sprache erfordert ein Wörterbuch wie beispielsweise "CMUDict."
    • Die Aussprache von Phonemen ist kontextabhängig (Vorgänger- und Nachfolgelaute), z.B. dorsaler Frikativlaut (/x/ in Buch vs. /x/ in Ich).
    • Der alveolare Plosivlaut ist ebenfalls kontextabhängig (/t/ in steil vs. /t/ in Teil).
    • Phoneme als Einheiten können alle Wörter des Vokabulars konstruieren (Modularität), neue Wörter der Sprache (Transfer) und ausreichend Trainingsmaterial für die Robustheit.
    • Phoneme haben aber eine ungenügende Präzision (z.B., /x/ in Buch, Richtig).
    • Eine Alternative zu Phonemen sind Triphone. Ein Triphon berücksichtigt das Phonem mit dem spezifischen linken und rechten Kontext.
    • Problem der Triphone: ca. 57.000 englische bzw. 36.000 deutsche Triphone, mangelnde Datenmenge für Trainingsmaterial, möglicherweise keine Robustheit und/oder Transfer.
    • Lösung für das Problem sind geclusterte Triphone als neue Einheit (agglomerativ oder separierend).
    • Entscheidungsbaum-Strategie in Kaldi & HTK: Phoneme werden sukzessive durch die "beste" Frage (z.B. Linkontext, Rechtkontext) aufgeteilt.
    • Entscheidungsbaum endet, wenn die Likelihood keine Verbesserung mehr zeigt oder die Anzahl der Trainingsbeispiele zu gering ist.
    • Beispielergebnisse der Entscheidungsbaum-Berechnung sind in einem Dreiecksdiagramm dargestellt, die einzelnen Werte bezeichnen verschiedene Ausspracheschritte.
    • Triphone-Cluster als Einheiten erfüllen Modularität, Transfer, Trainingsmaterial und ermöglichen spezifische Aussprache durch Clustering mit einstellibarer hoher Präzision.
    • Grapheme (Buchstaben/Zeichen): Die direkte Zuordnung von Audiosequenzen zu Buchstabenfolgen. Neuronales Netz mit Softmax-Layer über Buchstaben.
    • Eine Beispielarchitektur ist "Listen, attend and spell" [CJLV15].
    • Vorteile von Graphem-basierter Spracherkennung: integriertes System (weniger Implementierungsaufwand), multi-lingual trainierbar und Modularität durch Buchstaben/Zeichen der Sprache.
    • Nachteile: Bedarf an großer Datenmenge und lange Trainingszeit, Erkennungsraten sind möglicherweise nicht optimal.
    • Wortteile als Einheit: Neuronales Netz liefert Wahrscheinlichkeiten für Wortteile, Auswahl z.B. über Byte-Pair Encoding (BPE) [SHB16]. Buchstaben sind mögliche Wortteile mit sukzessivem Hinzufügen häufigster Paare ('Tokens').
    • Beliebte Implementierung: Sentencepiece [Kud18]. Alternative: BPE-Implementierung von Whisper (OpenAI) – tiktoken.
    • Beispieltext: Kurzer Textbeispielauszug.
    • Demo Sentencepiece: Demo-Code für automatische Spracherkennung und Installation des sentencepiece Dokuments.
    • Take-home Messages zu Sentencepiece: Das Trainingsmaterial bestimmt die Passgenauigkeit des Modells; das Modell sollte umfassend und repräsentativ die Sprache abdecken. Textnormalisierung ist wichtig, irrelevante Aspekte aus den Daten zu entfernen (z.B., Groß-/Kleinschreibung, Unicode Äquivalenz).
    • Wortteile als Einheit: Durch Einbeziehung aller Buchstaben lassen sich alle Wörter des Vokabulars konstruieren (Modularität) und neue Wörter erzeugen (Transfer). Robustheit vom Training abhängig. Spez. Aussprache durch einstellbar hohe Präzision.

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