Ziel ist es, Teile des Videos unter Verwendung von gesprochenen Schlüsselwörtern durchsuchbar zu machen. Das Auftreten eines Schlüsselwortes soll mit einem Zeitindex versehen werden, um direkt zu dieser Position auf dem Video zu gelangen. Eine prototypische Implementierung soll diese Aufgaben realisieren.
Kernproblem der Arbeit bildet die automatische Spracherkennung, deren Entwicklungsstand und aktuelle Forschungsrichtungen im ersten Abschnitt der Arbeit eingehend beleuchtet werden soll. Im Anschluss daran werden Auswahlkriterien für die Bildung von Schlüsselwörtern bzw. –klassen erörtert. Abschließend soll eine die prototypische Realisierung des vorgeschlagenen Lösungsmodells gezeigt werden.
Inhaltsverzeichnis
- Aufgabenstellung
- Stand der Technik bei der automatischen Spracherkennung
- Grundmodelle in der Spracherkennung
- Vorbereiten der Analyse des Audiosignals
- Spracherkennung auf Basis von Mustervergleichen
- Statistischer Ansatz mit Hilfe von Hidden-Markov-Modellen (HMM)
- Spracherkennung unter Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen
- Aktuelle Forschungsrichtungen zur Verbesserung der Erkennungsleistung
- Anwendungen im kommerziellen Umfeld
- Wörterbuchkonzeptionierung für den Keyword-Spotter
- Lösungsskizze zu Problemen bei spontanen Artikulationen
- Initiale Keyword-Liste und ihre Erweiterbarkeit
- Prototypische Realisierung eines Video-Indexierungssystems
- Grundsätzliche Systemarchitektur
- Beschreibung der Anwendung
- Testbericht
- Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit untersucht die Entwicklung eines prototypischen Systems zur Videoindexierung mittels Keyword Spotting. Das Ziel ist die Erstellung eines Systems, das Schlüsselwörter in aufgezeichneten Videokommunikationen identifiziert und diese mit einem Zeitindex versieht, um eine einfache und schnelle Suche innerhalb des Videos zu ermöglichen. Die Arbeit konzentriert sich auf die Anwendung automatischer Spracherkennungstechniken auf diesen spezifischen Anwendungsfall.
- Automatische Spracherkennung
- Keyword Spotting
- Videoindexierung
- Sprachsignalverarbeitung
- Prototypische Systemimplementierung
Zusammenfassung der Kapitel
Aufgabenstellung: Dieses Kapitel beschreibt den Anwendungsfall der Arbeit: Die Entwicklung eines Systems zur Indexierung von Videos basierend auf gesprochenen Schlüsselwörtern. Konkret geht es darum, eine aufgezeichnete Videokommunikation zwischen einem Techniker und einem Experten nach bestimmten Schlüsselwörtern zu durchsuchen und die gefundenen Wörter mit einem Zeitindex zu versehen, um den entsprechenden Abschnitt im Video schnell zu finden. Das Kapitel definiert somit das zentrale Problem und das Ziel der gesamten Bachelorarbeit.
Stand der Technik bei der automatischen Spracherkennung: Dieses Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der Technik in der automatischen Spracherkennung. Es werden die grundlegenden Herausforderungen der Spracherkennung, wie die hohe Variabilität des Sprachsignals aufgrund von Sprechern, Umgebung und Übertragungswegen, erläutert. Es werden verschiedene Ansätze zur Spracherkennung vorgestellt, darunter musterbasierte Methoden, statistische Ansätze mit Hidden-Markov-Modellen (HMM) und neuronale Netze. Darüber hinaus werden verschiedene Arten von Spracherkennungssystemen (reine Spracherkennung, Keyword Spotting, Sprechererkennung etc.) und Bewertungsmetriken (Wortfehlerrate, Wortkorrektheit) diskutiert. Der Abschnitt vergleicht sprecherabhängige und sprecherunabhängige Systeme und hebt die Herausforderungen beim Keyword Spotting in spontanen, natürlichen Sprachsituationen hervor. Besonders die deutlich geringere Leistung von Keyword-Spotting-Systemen im Vergleich zu kontrollierten Laborbedingungen wird betont.
Wörterbuchkonzeptionierung für den Keyword-Spotter: Dieses Kapitel befasst sich mit der Konzeption des Wörterbuchs, das für den Keyword-Spotter benötigt wird. Es werden die Herausforderungen bei der Behandlung von spontanen Artikulationen und der Erweiterbarkeit der initialen Keyword-Liste adressiert. Es wird eine Lösungsskizze für Probleme in Bezug auf die Variabilität der gesprochenen Sprache vorgestellt, welche vermutlich einen wesentlichen Teil des Kapitels ausmacht. Die Bedeutung einer sorgfältig konzipierten Keyword-Liste für die Genauigkeit und Effizienz des Keyword-Spotting-Systems wird betont. Die Verbindung zu den im vorherigen Kapitel beschriebenen Herausforderungen der automatischen Spracherkennung ist offensichtlich. Eine detaillierte Betrachtung der verwendeten Methoden zur Bewältigung von Problemen mit der spontanen Aussprache von Keywords wäre ein Schwerpunkt dieses Kapitels.
Prototypische Realisierung eines Video-Indexierungssystems: Dieses Kapitel beschreibt die prototypische Implementierung des entwickelten Video-Indexierungssystems. Es werden die grundsätzliche Systemarchitektur, die Funktionsweise der Anwendung und die Ergebnisse von durchgeführten Tests detailliert dargestellt. Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Umsetzung der im theoretischen Teil dargestellten Konzepte. Die Beschreibung der Architektur umfasst wahrscheinlich die einzelnen Module und deren Zusammenspiel, während der Testbericht die Leistungsfähigkeit und Grenzen des entwickelten Systems bewertet. Die Ergebnisse dieses Kapitels sind entscheidend für die Bewertung des Erfolgs der gesamten Bachelorarbeit.
Schlüsselwörter
Automatische Spracherkennung, Keyword Spotting, Videoindexierung, Sprachsignalverarbeitung, Hidden-Markov-Modelle (HMM), Neuronale Netze, Wortfehlerrate, Prototyp, Sprachtechnologie
Häufig gestellte Fragen zur Bachelorarbeit: Videoindexierung mittels Keyword Spotting
Was ist das Thema der Bachelorarbeit?
Die Bachelorarbeit befasst sich mit der Entwicklung eines prototypischen Systems zur Videoindexierung mittels Keyword Spotting. Ziel ist die Erstellung eines Systems, das Schlüsselwörter in aufgezeichneten Videokommunikationen identifiziert und mit einem Zeitindex versieht, um die Suche im Video zu vereinfachen.
Welche Technologien werden in der Arbeit verwendet?
Die Arbeit konzentriert sich auf die Anwendung automatischer Spracherkennungstechniken. Es werden verschiedene Ansätze betrachtet, darunter Mustervergleiche, Hidden-Markov-Modelle (HMM) und neuronale Netze. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Keyword Spotting, einer Technik, die speziell das Auffinden bestimmter Schlüsselwörter in Audiodaten ermöglicht.
Welche Kapitel umfasst die Arbeit?
Die Arbeit gliedert sich in folgende Kapitel: Aufgabenstellung, Stand der Technik bei der automatischen Spracherkennung, Wörterbuchkonzeptionierung für den Keyword-Spotter, Prototypische Realisierung eines Video-Indexierungssystems und Ausblick. Jedes Kapitel behandelt einen spezifischen Aspekt der Videoindexierung, von der theoretischen Grundlage bis zur praktischen Implementierung.
Was wird im Kapitel "Stand der Technik" behandelt?
Dieses Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über die automatische Spracherkennung. Es beschreibt grundlegende Herausforderungen (Variabilität des Sprachsignals), verschiedene Ansätze (musterbasierte Methoden, HMM, neuronale Netze), verschiedene Arten von Spracherkennungssystemen (reine Spracherkennung, Keyword Spotting, Sprechererkennung) und Bewertungsmetriken (Wortfehlerrate, Wortkorrektheit). Es werden sprecherabhängige und sprecherunabhängige Systeme verglichen und die Herausforderungen beim Keyword Spotting in spontanen Sprachsituationen hervorgehoben.
Wie wird das Wörterbuch für den Keyword-Spotter konzipiert?
Das Kapitel "Wörterbuchkonzeptionierung" befasst sich mit der Erstellung des Wörterbuchs für den Keyword-Spotter. Es adressiert die Herausforderungen bei der Behandlung spontaner Artikulationen und der Erweiterbarkeit der Keyword-Liste. Eine Lösungsskizze für Probleme aufgrund der Variabilität der gesprochenen Sprache wird vorgestellt. Die Bedeutung einer sorgfältig konzipierten Keyword-Liste für die Genauigkeit und Effizienz des Systems wird betont.
Wie wird das Video-Indexierungssystem realisiert?
Das Kapitel zur prototypischen Implementierung beschreibt die Architektur des entwickelten Systems, seine Funktionsweise und die Ergebnisse von Tests. Es werden die einzelnen Module und deren Zusammenspiel erläutert, und der Testbericht bewertet die Leistungsfähigkeit und Grenzen des Systems. Die Ergebnisse sind entscheidend für die Bewertung des Erfolgs der Arbeit.
Welche Schlüsselwörter sind relevant für die Arbeit?
Zu den Schlüsselwörtern gehören: Automatische Spracherkennung, Keyword Spotting, Videoindexierung, Sprachsignalverarbeitung, Hidden-Markov-Modelle (HMM), Neuronale Netze, Wortfehlerrate, Prototyp und Sprachtechnologie.
Welches ist das zentrale Problem und Ziel der Bachelorarbeit?
Das zentrale Problem ist die Entwicklung eines Systems zur Indexierung von Videos basierend auf gesprochenen Schlüsselwörtern. Das Ziel ist die Erstellung eines Systems, das eine aufgezeichnete Videokommunikation nach bestimmten Schlüsselwörtern durchsucht und die gefundenen Wörter mit einem Zeitindex versieht, um den entsprechenden Videoabschnitt schnell zu finden.
- Quote paper
- Riccardo Böttcher (Author), 2013, Keyword Spotting in Videodateien mit Techniken der automatischen Spracherkennung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/293459
