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dc.contributor.authorCasel, Felix-
dc.date.accessioned2018-02-19T14:46:57Z-
dc.date.available2018-02-19T14:46:57Z-
dc.date.issued2017de
dc.identifier.other501328262-
dc.identifier.urihttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-96664de
dc.identifier.urihttp://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/9666-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18419/opus-9649-
dc.description.abstractDiese Bachelorarbeit befasst sich mit dem Thema der automatischen Sprechererkennung in Prosatexten, welches mit der Verwendung künstlicher neuronaler Netze behandelt wird. Nach einer Schilderung der Problemstellung, wird ein kurzer Überblick über den aktuellen Stand der Forschung auf dem Gebiet der Sprechererkennung präsentiert. Danach werden zunächst einige Grundlagen des Maschinenlernens, sowie dazugehörige Algorithmen erläutert. Anschließend wird eine Einführung in den Aufbau und die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze gegeben. Zudem wird auf weitere, im Zuge dieser Arbeit verwendete Methoden eingegangen. Im Folgenden wird der eingesetzte Lösungsweg präsentiert; dabei wird zunächst ein naiver Ansatz als Vergleichsbasis geschaffen. Im Anschluss werden die in dieser Arbeit entwickelten Modelle vorgestellt. Hiernach wird der Versuchsaufbau für durchgeführte Tests und die Implementierung der Modelle geschildert. Abschließend werden die Ergebnisse der mit den implementierten Modellen durchgeführten Tests untersucht und miteinander verglichen und analysiert. Letztlich wird aus der Analyse der Ergebnisse ein Fazit gezogen.de
dc.language.isodede
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessde
dc.subject.ddc004de
dc.titleSprechererkennung mit neuronalen Netzende
dc.title.alternativeSpeaker recognition with neural netsen
dc.typebachelorThesisde
ubs.fakultaetInformatik, Elektrotechnik und Informationstechnikde
ubs.institutInstitut für Maschinelle Sprachverarbeitungde
ubs.publikation.seiten56de
ubs.publikation.typAbschlussarbeit (Bachelor)de
Enthalten in den Sammlungen:05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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