@article {200,
	title = {Automatische detectie van "articulatorische" eigenschappen},
	year = {2005},
	publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen},
	address = {Utrecht, The Netherlands},
	abstract = {<p>Gedurende de laatste jaren heeft onderzoek aan automatische spraakherkenning een grote verbetering laten zien van de kwaliteit van de herkenresultaten. Toch blijft een automatische herkenner qua prestatie in het algemeen ver achter bij de menselijke luisteraar. Het grote verschil tussen machinale en menselijke prestatie kan voor een deel worden verkleind door het inzetten nog grotere training spraakcorpora (bijvoorbeeld duizenden uren spraak voor de training van akoestische modellen) en door geavanceerdere adaptatietechnieken en ruisrobuustheid, maar het wordt algemeen betwijfeld of deze werkwijze uiteindelijk het verschil substantieel zal verkleinen. Een veelbelovende alternatieve benadering die nu op verschillende plaatsen wordt onderzocht is het beter gebruik maken van de gedetailleerde informatie in het signaal zelf ({\textquoteleft}fine phonetic details{\textquoteright}) voor de decoding van het spraaksignaal. Een van de manieren om potentieel nuttige informatie uit het signaal te schatten is gebruik te maken van automatische detectoren van articulatorische kenmerken. We zullen voorbeelden van zulke detectoren laten zien en een aantal toepassingen bespreken.</p>
},
	author = {Louis ten Bosch}
}
