Reconnaissance / synthèse de la parole basée sur HMM représentation de l'État des monophones et des triphones

1. Quelle est l'utilisation du modèle Markov caché?
2. Qu'est-ce que Hmm dans la reconnaissance vocale?
3. Qu'est-ce que la synthèse de la parole basée sur HMM?

Quelle est l'utilisation du modèle Markov caché?

Un modèle de Markov caché (HMM) est un modèle statistique qui peut être utilisé pour décrire l'évolution des événements observables qui dépendent de facteurs internes, qui ne sont pas directement observables. Nous appelons l'événement observé un «symbole» et le facteur invisible sous-jacent à l'observation un «état».

Qu'est-ce que Hmm dans la reconnaissance vocale?

Le modèle Hidden Markov (HMM) est la base d'un ensemble de techniques réussies pour la modélisation acoustique dans les systèmes de reconnaissance vocale. Les principales raisons de ce succès sont dues à la capacité analytique de ce modèle dans le phénomène de la parole et à sa précision dans les systèmes pratiques de reconnaissance de la parole.

Qu'est-ce que la synthèse de la parole basée sur HMM?

Un système statistique de synthèse parole paramétrique basé sur les modèles Hid- den Markov (HMMS) a gagné en popularité au cours des dernières années. Ce système modèle simultanément le spectre, l'excitation et la durée de la parole en utilisant des HMM dépendant du contexte et génère des formes d'onde de la parole à partir des HMM.