Howtosignalprocessing
- Co jest w rozpoznawaniu mowy?
- Jak działają HMMS?
- Co to jest GMM i Hmm?
- Gdzie jest używany ukryty model Markowa?
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.
Jak działają HMMS?
HMM składa się z dwóch procesów stochastycznych, a mianowicie niewidocznego procesu ukrytych stanów i widocznego procesu obserwowalnych symboli. Ukryte stany tworzą łańcuch Markowa, a rozkład prawdopodobieństwa obserwowanego symbolu zależy od stanu podstawowego.
Co to jest GMM i Hmm?
GMM jest modelem probabilistycznym, który może modelować N Moderowanie N. Każdy komponent w GMM jest rozkładem Gaussa. Hmm to statystyczny model Markowa z ukrytymi stanami. Gdy dane są ciągłe, każdy ukryty stan jest modelowany jako rozkład Gaussa.
Gdzie jest używany ukryty model Markowa?
W biologii obliczeniowej ukryty model Markowa (HMM) to podejście statystyczne, które jest często stosowane do modelowania sekwencji biologicznych. Zastosowując go, sekwencja jest modelowana jako wyjście dyskretnego procesu stochastycznego, który rozwija się przez serię stanów „ukrytych” przed obserwatorem.
