Rola HMM w rozpoznawaniu mowy [duplikat]

1. Dlaczego hmm jest używany w rozpoznawaniu mowy?
2. Co jest hmm w rozpoznawaniu wzorów?
3. Do czego służy HMMS?
4. Jak ukryty model Markowa jest używany w rozpoznawaniu twarzy?

Dlaczego hmm jest używany 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.

Co jest hmm w rozpoznawaniu wzorów?

Ukryte modele Markowa (HMMS) są często wdrażane w celu rozpoznawania gestów. Od: Encyclopedia of Biomedical Engineering, 2019.

Do czego służy HMMS?

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”.

Jak ukryty model Markowa jest używany w rozpoznawaniu twarzy?

Do wykrywania twarzy zestaw obrazów twarzy jest używany do treningu jednego hmm. Zdjęcia w zestawie treningowym stanowią twarze czołowe różnych osób wykonanych w różnych warunkach oświetlenia. Dla rozpoznawania twarzy każda osoba w bazie danych jest reprezentowana przez model twarzy HMM.