- Tytuł:
-
Zastosowanie metod grupowania sekwencji czasowych w rozpoznawaniu mowy na podstawie ukrytych modeli Markowa
Application of time sequences clustering methods in the speech recognition based on hidden Markov models - Autorzy:
- Pałys, T.
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/273384.pdf
- Data publikacji:
- 2006
- Wydawca:
- Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
- Tematy:
-
HMM
ukryte modele Markowa
estymacja
rozpoznawanie mowy
hidden Markov model
estimation
speech recognition - Opis:
-
Artykuł dotyczy problemu tworzenia ukrytych modeli Markowa na podstawie zarejestrowanych wypowiedzi. Kluczowym problemem jest tu wyznaczenie zbioru stanów modelu Markowa. Przyjęto, że stany modelu są określone przez skupienia obserwacji. Skupienia te można uzyskać drogą grupowania sekwencji obserwacji sygnału mowy.
A problem of hidden Markov models formation on the basis of recorded speech is considered in this paper. The key issue is the designation of a Markov model set. The assumption is that each HMM state is associated with clusters of observations. The clusters may be obtained by gathering of observations sequences for a speech signal. - Źródło:
-
Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki; 2006, R. 12, nr 23, 23; 113-127
1427-3578 - Pojawia się w:
- Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł