Analyse und Korrektur von Disfluenzen in gesprochener Sprache

Disfluenzen sind ein wesentlicher Bestandteil von spontan gesprochenen Äußerungen. Bei Disfluenzen handelt es sich um Unterbrechungen des normalen Sprechflusses, die durch Fehler, Wortwiederholungen, Füllwörter oder ähnliche andere Wörter entstanden sind. Sie erschweren die Bearbeitung einer Äußerung und müssen daher korrigiert werden. Eine automatisierte Korrektur dieser Disfluenzen erweist sich jedoch aufgrund des unregelmäßigen Aufbaus solcher Disfluenzen als schwierig. Deshalb wird in dieser Arbeit die Erkennung und Korrektur von Disfluenzen in natürlichsprachlichen Äußerungen erarbeitet. Hierzu wird mit Hilfe eines maschinellen Lernverfahrens ein Klassifikator entwickelt, der diese Disfluenzen erkennt und korrigiert. Das maschinelle Lernverfahren basiert auf einem rekurrenten neuronalen Netzwerk mit langen Kurzzeitgedächtnis (engl. long short-term memory - LSTM). Die Funktionalität des entworfenen Werkzeugs wird anhand von händischen Transkriptionen sowie einem Testdatensatz des Switchboard-Korpus getestet. Auf diesen beiden Datensätzen wird entsprechend ein F1-Wert von 0,710 beziehungsweise 0,792 erreicht

Entwicklung einer Klassifikationsmethode zur akustischen Analyse fortlaufender Sprache unterschiedlicher Stimmgüte mittels Neuronaler Netze und deren Anwendung

Die akustische Analyse fortlaufender Sprache stellt bei der Beschreibung von Stimmstörungen eine wesentliche Erweiterung zur Analyse gehaltener Phonation dar. Zur Selektion stimmhafter Phoneme aus fortlaufender Sprache ist eine Klassifikationsmethode (vup) entwickelt worden, die eine Segmentierung des Sprachsignals in zusammenhängende Bereiche stimmhafter und stimmloser Phonation sowie Pause mittels Neuronaler Netze (Multi-Layer Perceptron) ermöglicht. Auf Basis dieser Klassifikation ist das Göttinger Heiserkeits-Diagramm für fortlaufende Sprache (GHDT) in Anlehnung an das Göttinger Heiserkeits-Diagramm für gehaltene Phonation (GHD) entwickelt worden

Ein sprachgestütztes Trainingssystem zur Evaluierung der Nasalität

In der vorliegenden Arbeit wurde ein sprachgestütztes Trainingssystem zur Evaluierung der Nasalität aus Mikrophonaufnahmen konzipiert und prototypisch implementiert. Die wichtigste Voraussetzung für dieses Vorhaben war die automatische Messung der Nasalität mit einer hohen Güte. Hierzu wurde die Sprachdatenbank NASAL mit verschiedenen Sprechergruppen, Passagen und Nasalitätsausprägungen aufgebaut und logopädisch bewertet. Aufbauend auf dieser erfolgten umfangreiche Untersuchungen zur Quantifizierung der Nasalität. Als ein wesentliches Ergebnis dieser Untersuchungen wird ein automatisches Verfahren zur Quantifizierung der Nasalität mit einer hohen Güte vorgestellt. Dieses beruht auf den Frequenzbandintensitäten und Sprachmodellparametern stimmhafter Laute. Um Aussagen über die beeinflussenden Faktoren der Nasalität gewinnen zu können, wurde als Klassifizierungsverfahren die Lineare Diskriminanzanalyse gewählt. Die im Trainingssystem zu Zuge kommende Spracherkennungstechnologie basiert auf dem kommerziellen Produkt „ViaVoice“ der Firma IBM. Über das Mikrophon aufgenommene Sprachdaten werden sowohl bzgl. der Nasalität als auch der Spracherkennungsleistung bewertet. Gerade in der dabei beobachteten sehr niedrigen Spracherkennungsrate zeigte sich die Komplexität bei der Verarbeitung sprechgestörter Aussprache. Die Integration der kommerziellen Spracherkennung ist daher zum jetzigen Zeitpunkt nicht empfehlenswert

Tropen & Neuronen. \ud Transzendentale, physiologische und sprachliche Korrelate von »Begriffen«\ud

Diese Arbeit ist als wiederholte, interdisziplinäre Begriffsbildung über den "Begriff" als Wort- und Denkeinheit angelegt. Begriffe werden als grundlegende Einheiten von Sprache und "Begreifen" aufgefasst, Neuronen als grundlegende Einheiten biologischer "Informationsverarbeitung". Tropen als Überbegriff einer bestimmten Gruppe rhetorischer Sprachfiguren (Metapher, Allegorie, Metonymie und die Synekdoche) verbinden Bezeichnung und (davon verschiedene) Bedeutung durch Sprung und Verschiebung. Die Schwierigkeit ist, zu beschreiben, wie Sprache, Denken und Erkennen grundlegend zusammenwirken könnten, denn es gilt entweder die Trennung von Erfahrung, Gedachtem und sprachlichen Phänomenen (wie Schrift oder Rede) zu überbrücken oder das Gemeinsame zu orten. Diese Brücke, dieses "Dazwischen", wird hier als "tropisches Verhältnis" postuliert. Als das Gemeinsame von Philosophie und Naturwissenschaft wird die Verwendung von Sprache herausgestellt, um Erfahrung und/oder Denken zu übertragen. Im Durchlaufen von Kants Argumentation der transzendentalen Deduktion in der Kritik der reinen Vernunft sowie von physiologischen Beschreibung von Nervenzellaktivitäten bei Lernen und Gedächtnis wird diese These kohärent nachvollzogen. Tropen, Begriffe und Neuronen werden korreliert, die These lässt sich aber durch das sprachliche Regressproblem nicht beweisen. Die Rolle von Einbildungskraft, Schemabildung, Zeit, subjektiver Sinnesphysiologie, kognitiven Kategorisierungsvorgängen etc. verdichtet die Verweise auf Sprung, Verschiebung und Polysemie im Gegensatz zu einer monosemischen (naiven) Abbildungstheorie. Tropen und Neuronen werden als Perspektiven der brauchbaren Verwendung von sprachlichen Figuren in Naturwissenschaft und Philosophie vorgestellt, um "Begriffe" in Bewegung zu halten oder zu hypostasieren