[{"date_updated":"2022-01-06T06:51:11Z","_id":"11856","language":[{"iso":"eng"}],"type":"book_chapter","year":"2011","status":"public","date_created":"2019-07-12T05:29:35Z","publication":"Robust Speech Recognition of Uncertain or Missing Data","publisher":"Springer","department":[{"_id":"54"}],"citation":{"mla":"Leutnant, Volker, and Reinhold Haeb-Umbach. “Conditional Bayesian Estimation Employing a Phase-Sensitive Observation Model for Noise Robust Speech Recognition.” <i>Robust Speech Recognition of Uncertain or Missing Data</i>, edited by Reinhold Haeb-Umbach and Dorothea Kolossa, Springer, 2011.","bibtex":"@inbook{Leutnant_Haeb-Umbach_2011, title={Conditional Bayesian Estimation Employing a Phase-Sensitive Observation Model for Noise Robust Speech Recognition}, booktitle={Robust Speech Recognition of Uncertain or Missing Data}, publisher={Springer}, author={Leutnant, Volker and Haeb-Umbach, Reinhold}, editor={Haeb-Umbach, Reinhold and Kolossa, DorotheaEditors}, year={2011} }","short":"V. Leutnant, R. Haeb-Umbach, in: R. Haeb-Umbach, D. Kolossa (Eds.), Robust Speech Recognition of Uncertain or Missing Data, Springer, 2011.","ama":"Leutnant V, Haeb-Umbach R. Conditional Bayesian Estimation Employing a Phase-Sensitive Observation Model for Noise Robust Speech Recognition. In: Haeb-Umbach R, Kolossa D, eds. <i>Robust Speech Recognition of Uncertain or Missing Data</i>. Springer; 2011.","apa":"Leutnant, V., &#38; Haeb-Umbach, R. (2011). Conditional Bayesian Estimation Employing a Phase-Sensitive Observation Model for Noise Robust Speech Recognition. In R. Haeb-Umbach &#38; D. Kolossa (Eds.), <i>Robust Speech Recognition of Uncertain or Missing Data</i>. Springer.","chicago":"Leutnant, Volker, and Reinhold Haeb-Umbach. “Conditional Bayesian Estimation Employing a Phase-Sensitive Observation Model for Noise Robust Speech Recognition.” In <i>Robust Speech Recognition of Uncertain or Missing Data</i>, edited by Reinhold Haeb-Umbach and Dorothea Kolossa. Springer, 2011.","ieee":"V. Leutnant and R. Haeb-Umbach, “Conditional Bayesian Estimation Employing a Phase-Sensitive Observation Model for Noise Robust Speech Recognition,” in <i>Robust Speech Recognition of Uncertain or Missing Data</i>, R. Haeb-Umbach and D. Kolossa, Eds. Springer, 2011."},"user_id":"44006","abstract":[{"text":"In this contribution, conditional Bayesian estimation employing a phase-sensitive observation model for noise robust speech recognition will be studied. After a review of speech recognition under the presence of corrupted features, termed uncertainty decoding, the estimation of the posterior distribution of the uncorrupted (clean) feature vector will be shown to be a key element of noise robust speech recognition. The estimation process will be based on three major components: an a priori model of the unobservable data, an observation model relating the unobservable data to the corrupted observation and an inference algorithm, finally allowing for a computationally tractable solution. Special stress will be laid on a detailed derivation of the phase-sensitive observation model and the required moments of the phase factor distribution. Thereby, it will not only be proven analytically that the phase factor distribution is non-Gaussian but also that all central moments can (approximately) be computed solely based on the used mel filter bank, finally rendering the moments independent of noise type and signal-to-noise ratio. The phase-sensitive observation model will then be incorporated into a model-based feature enhancement scheme and recognition experiments will be carried out on the Aurora~2 and Aurora~4 databases. The importance of incorporating phase factor information into the enhancement scheme is pointed out by all recognition results. Application of the proposed scheme under the derived uncertainty decoding framework further leads to significant improvements in both recognition tasks, eventually reaching the performance achieved with the ETSI advanced front-end.","lang":"eng"}],"title":"Conditional Bayesian Estimation Employing a Phase-Sensitive Observation Model for Noise Robust Speech Recognition","editor":[{"first_name":"Reinhold","full_name":"Haeb-Umbach, Reinhold","last_name":"Haeb-Umbach"},{"last_name":"Kolossa","first_name":"Dorothea","full_name":"Kolossa, Dorothea"}],"author":[{"full_name":"Leutnant, Volker","first_name":"Volker","last_name":"Leutnant"},{"full_name":"Haeb-Umbach, Reinhold","first_name":"Reinhold","last_name":"Haeb-Umbach","id":"242"}]},{"date_created":"2019-11-20T08:11:38Z","publication":"INFORMATIK 2011 – 41. 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Lerch, in: 7th International Workshop on Direct and Inverse Problems in Piezoelectricity, 2011.","mla":"Rautenberg, Jens, et al. “Utilizing an Analytical Approximation for C44E to Enhance the Inverse Method for Material Parameter Identification of Piezoceramics.” <i>7th International Workshop on Direct and Inverse Problems in Piezoelectricity</i>, 2011.","bibtex":"@inproceedings{Rautenberg_Rupitsch_Henning_Lerch_2011, title={Utilizing an Analytical Approximation for c44E to Enhance the Inverse Method for Material Parameter Identification of Piezoceramics}, booktitle={7th International Workshop on Direct and Inverse Problems in Piezoelectricity}, author={Rautenberg, Jens and Rupitsch, Stefan J. and Henning, Bernd and Lerch, Reinhard}, year={2011} }","chicago":"Rautenberg, Jens, Stefan J. 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Since some material parameters (mainly \\textgreek{e}S 11, e15and cE 44) do not or only marginally influence the electrical impedance over frequency, it is not sufficient to look only at the electri- cal impedance of discoidal piezoceramics [1]. Moreover, the parameter sensitivities vary with respect to the diameter--thickness ratio of the disc and the design of an ultrasonic transducer's piezoceramic has to match other requirements than those of a good material characterization [2, 3]. That is why it is still desirable to find model based approaches for parameter identification that either keep the technical effort low (e.g., only an impedance measurement) or increase speed of the inversion procedure. In this contribution we answer the question if an additional analytical approximation of cE 44, strictly following the ideas of Theocaris [4], in conjunction with a single measured elec- trical impedance will be sufficient for an accurate simulation of both, electrical impedance and surface normal velocity of a piezoceramic disc. Thereby, the remaining parameters are identified by means of the Inverse Method. Furthermore, we use the parameter ap- proximation as an initial guess and limiting boundary to speed up the inverse algorithm if both, electrical impedance and surface normal velocity are taken into account within the optimization procedure.","lang":"eng"}]},{"user_id":"55409","citation":{"apa":"Albers, T. (2011). Inklusion in den frühpädagogischen Studiengängen. <i>Zeitschrift Für Inklusion-Online.Net</i>, <i>03</i>.","ama":"Albers T. Inklusion in den frühpädagogischen Studiengängen. <i>Zeitschrift für Inklusion-online.net</i>. 2011;(03).","ieee":"T. 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Der Einsatz des \"Multifactor Leadership Questionnaire\" (MLQ 5 x Short)"},{"date_created":"2021-11-29T15:27:01Z","quality_controlled":"1","publication":"Neue Steuerung - Alte Ungleichheiten?","status":"public","language":[{"iso":"ger"}],"type":"book_chapter","year":"2011","page":"101-112","_id":"28043","date_updated":"2022-01-13T19:11:39Z","extern":"1","editor":[{"full_name":"Dietrich, F.","first_name":"F.","last_name":"Dietrich"},{"first_name":"M.","full_name":"Heinrich, M.","last_name":"Heinrich"},{"last_name":"Thieme","full_name":"Thieme, N.","first_name":"N."}],"author":[{"last_name":"Bloh","id":"69910","full_name":"Bloh, Bea","first_name":"Bea"},{"last_name":"Gieske","first_name":"Mario","full_name":"Gieske, Mario"},{"first_name":"Julia","full_name":"Gerick, Julia","last_name":"Gerick"}],"title":"Schulleitungstypen in eigenverantwortlichen Schulen","user_id":"49044","citation":{"ieee":"B. Bloh, M. Gieske, and J. 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