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11: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:01:05 Aufgabe 0:10:18 Vektorquantisierung 0:11:47 Finden von Referenzvektoren 0:12:57 K-Mittelwerte 0:15:53 Learning VQ 0:18:12 LVQ 2, LVQ3 0:20:27 LVQ als KNN 0:29:42 Literaturempfehlung zu Statische Spracherkennung 0:30:39 Stochastik in der Spracherkennung 0:34:35 Die Fundamentalformel 0:39:58 Stochastische ASR - Akustische Modell 0:43:56 Stochastischer Prozess 0:49:12 Markow-Kette 0:51:11 Markow-Kette n-ter Ordnung 0:53:01 Markow-Ketten 1.Ordnung 0:54:59 Homogene Markow-Ketten 1.Ordnung 0:55:46 Beispiele 1:02:41 Hidden Markov Models 1:10:41 Urne Ball Modell 1:12:04 HMM Definition 1:15:01 HMM Beobachtungsgenerierung 1:16:52 Die HMM Trellis 1:18:53 Die Drei Probleme der HMMs