Evolutionäre Algorithmen in der Spracherkennung

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Informatik - Programmierung, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Institut für Informatik, Lehrstuhl Informatik II Programmiersysteme), Veranstaltung: Hauptseminar Einsatz Evolutionärer Strategien in Eingebetteten Systemen, Sprache: Deutsch, Abstract: Dieser Text stellt einige evolutionär optimierte Klassifikatoren vor, mit Fokus auf Erkennung von Phonemen in der Spracherkennung. Das sind zum einen GA-Clustering, ein genetischer Vektor-Quantisierer; außerdem ein GPKlassifikator, welcher Programme entwickelt, die direkt aus dem rohen Zeitsignal Phoneme extrahieren; und schließlich Evolutionäre Neuronale Netze mit GA-Optimierung von Verbindungsgewichten, Topologie oder Aktivierungsfunktionen.