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09: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:01:03 Hauptkomponentenanalyse (PCA) 0:04:55 Lineare Diskriminanzanalyse 0:06:42 Vorverarbeitung mit Neuronalen Netzen 0:09:29 Bottleneck Features 0:11:29 Klassifikation 0:14:49 Statistische vs. Wissensbasierte Ansätze 0:17:07 Wissensbasiert: Entscheidungsbäume 0:18:09 Classification and Regression Trees 0:22:26 Überwachtes vs. Unüberwachtes Lernen 0:24:08 Unüberwachtes Lernen 0:26:09 Überwachtes Lernen 0:27:48 Parametrisches vs. Nicht-Parametrische Klassifikation 0:28:56 Bayes Klassifikator 0:32:02 Minimum Fehler Regel 0:33:42 Parzen Fenster 0:36:53 Spracherkennung mit Musterklassifikation 0:39:04 Vergleich ganzer Äußerungen 0:46:01 Time Warping 0:47:28 Erinnerung: Minimale Editierdistanz 0:50:19 Finden der minimalen Editierdistanz: DP Matrix 0:52:20 Dynamic Time Warping (DTW) 0:59:54 Strahlsuche 1:02:12 Mögliche Distanzen von Vektoren 1:03:01 Einordnung des DTW