Howtosignalprocessing
- Jaki jest zastosowanie ukrytego modelu Markowa?
- Co jest w rozpoznawaniu mowy?
- Czym jest synteza mowy opartej na HMM?
Jaki jest zastosowanie ukrytego modelu Markowa?
Ukryty model Markowa (HMM) to model statystyczny, którego można użyć do opisania ewolucji obserwowalnych zdarzeń, które zależą od czynników wewnętrznych, które nie można bezpośrednio obserwować. Nazywamy zaobserwowane zdarzenie „symbolem” i niewidzialnym czynnikiem leżącym u podstaw obserwacji „stanem”.
Co jest w rozpoznawaniu mowy?
Hidden Markov Model (HMM) jest podstawą zestawu udanych technik modelowania akustycznego w systemach rozpoznawania mowy. Główne przyczyny tego sukcesu są zdolność analityczna tego modelu w zjawisku mowy i jego dokładność w praktycznych systemach rozpoznawania mowy.
Czym jest synteza mowy opartej na HMM?
Statystyczny parametryczny system syntezy mowy oparty na modelach Markowa (HMMS) zyskał popularność w ciągu ostatnich kilku lat. Ten system jednocześnie modeluje spektrum, wzbudzenie i czas trwania mowy za pomocą HMM zależnych od kontekstu i generuje przebiegi mowy z hmms.
