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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Speech and Language Processing - Cheatsheet
Speech and Language Processing - Cheatsheet Akustische Modellierung in der Spracherkennung Definition: Akustische Modellierung beschreibt die Zuordnung von akustischen Signalen zu sprachlichen Einheiten. Details: Verwendung von HMMs (Hidden Markov Models) Parameter-Schätzung mit EM-Algorithmus (Erwartungs-Maximierungs-Algorithmus) Merkmalsextraktion oft durch MFCCs (Mel-Frequency Cepstral Coeffici...

Speech and Language Processing - Cheatsheet

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Speech and Language Processing - Exam
Speech and Language Processing - Exam Aufgabe 2) Konkatierende Sprachsynthese: Konkatierende Sprachsynthese ist eine Technik zur Sprachsynthese durch Aneinanderfügen vorgespeicherter Sprachsegmente. Zu den Segmenten können Phoneme, Diphone, Silben oder ganze Wörter gehören. Diese Methode kann eine hohe Sprachqualität ermöglichen, hat jedoch einen hohen Speicherbedarf und erfordert eine komplexe Se...

Speech and Language Processing - Exam

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Was beschreibt die Akustische Modellierung in der Spracherkennung?

Welche Modelltypen werden in der akustischen Modellierung in der Spracherkennung verwendet?

Welcher Algorithmus wird zur Parameter-Schätzung in der akustischen Modellierung häufig verwendet?

Was ist Konkatierende Sprachsynthese?

Welche Segmente werden bei der Konkatierenden Sprachsynthese verwendet?

Welche der folgenden Aussagen zur Konkatierenden Sprachsynthese ist wahr?

Was ist die grammatikalische Analyse im NLP?

Nennen Sie eine Methode der semantischen Analyse im NLP.

Warum sind grammatikalische und semantische Analysen wichtig im NLP?

Wofür werden RNNs und LSTMs verwendet?

Was ist ein häufiges Problem mit RNNs?

Wie berechnet sich der Zellzustand in einem LSTM?

Was ist die Speech Synthesis Markup Language (SSML)?

Welche Attribute können mit SSML angepasst werden?

Nennen Sie ein Beispiel für die Nutzung von SSML.

Was ist das Ziel der Named Entity Recognition (NER)?

Welche Entitätenkategorien werden von NER identifiziert?

Welche Methoden werden für NER verwendet?

Was ist der Zweck von Dynamic Time Warping (DTW)?

Welche Komponenten sind Teil eines Hidden Markov Modells (HMM)?

Welcher Algorithmus wird zur Berechnung der minimalen Distanz zwischen Sequenzen in DTW verwendet?

Was ist Transfer Learning in der Sprachverarbeitung?

Welches Ziel verfolgt die Feinabstimmung (Fine-Tuning) in der Sprachverarbeitung?

Warum ist Transfer Learning in der Sprachverarbeitung wichtig?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Speech and Language Processing an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Spracherkennung

In der Spracherkennung geht es darum, gesprochene Sprache automatisch in Text umzuwandeln. Studierende lernen die Grundlagen und Techniken für die Entwicklung solcher Systeme kennen.

  • Grundlagen der Signalverarbeitung
  • Akustische Modellierung
  • Sprachmodellierung
  • Adaptive Verfahren in der Spracherkennung
  • Evaluation von Spracherkennungssystemen
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Sprachsynthese

Die Sprachsynthese behandelt die Umwandlung von Text in gesprochene Sprache. Der Schwerpunkt liegt auf der Analyse von Algorithmen und Techniken zur Erzeugung natürlicher und verständlicher Sprache.

  • Formanten- und Wellengleichungsmodelle
  • Konkatierende Sprachsynthese
  • Speech Synthesis Markup Language (SSML)
  • Evaluierung der Sprachqualität
  • Anwendungen und Herausforderungen der Sprachsynthese
Karteikarten generieren
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Natural Language Processing (NLP)

Das Natural Language Processing befasst sich mit der automatischen Verarbeitung und Analyse natürlicher Sprache. Schwerpunkt liegt auf Algorithmen für Textanalyse, Textklassifikation und maschinelle Übersetzung.

  • Tokenizer und Text-Parsing
  • Grammatikalische und semantische Analyse
  • Textklassifikation und Sentiment-Analyse
  • Named Entity Recognition (NER)
  • Maschinelle Übersetzung
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Maschinelles Lernen in der Sprachverarbeitung

Maschinelles Lernen spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung fortschrittlicher Sprachverarbeitungssysteme. Studierende erlernen die Anwendung von maschinellem Lernen und Deep Learning Methoden in der Sprachverarbeitung.

  • Grundlagen des überwachten und unüberwachten Lernens
  • Neurale Netzwerke und Deep Learning
  • Recurrent Neural Networks (RNN) und Long Short Term Memory (LSTM)
  • Dynamic Time Warping und Hidden Markov Modelle (HMM)
  • Transfer Learning in der Sprachverarbeitung
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Anwendungsbereiche der Sprachverarbeitung

Die Anwendungsgebiete der Sprachverarbeitung sind vielfältig und reichen von persönlichen Sprachassistenten bis hin zur automatischen Übersetzung. Studierende erhalten einen Überblick über aktuelle Anwendungen und ihre Herausforderungen.

  • Sprachassistenten und interaktive Systeme
  • Automatische Übersetzungssysteme
  • Spracherkennung in der Medizin
  • Sentiment-Analyse und Kundenfeedback
  • Zukunftstrends und Forschung in der Sprachverarbeitung
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Speech and Language Processing an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Das Fachgebiet der Sprach- und Textverarbeitung hat in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen. Die Vorlesung 'Speech and Language Processing', die von der Universität Erlangen-Nürnberg im Rahmen des Informatikstudiums angeboten wird, bietet Dir tiefgehendes Wissen in diesem spannenden Bereich. In dieser Vorlesung lernst Du die Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken der Sprach- und Textverarbeitung kennen, einschließlich Spracherkennung, Sprachsynthese, Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen in der Sprachverarbeitung.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung umfasst theoretische Einheiten und praktische Übungen. Insgesamt wird das Modul mit 5 ECTS-Punkten bewertet.

Studienleistungen: Am Ende des Semesters wird eine schriftliche Prüfung abgelegt.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Spracherkennung, Sprachsynthese, Natural Language Processing (NLP), Maschinelles Lernen in der Sprachverarbeitung

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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