Rôle de HMM dans la reconnaissance vocale [Duplicate]

1. Pourquoi Hmm est utilisé dans la reconnaissance vocale?
2. Qu'est-ce que Hmm dans la reconnaissance de motifs?
3. À quoi servent les HMM?
4. Comment le modèle de Markov caché est utilisé dans la reconnaissance du visage?

Pourquoi Hmm est utilisé 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 Hmm dans la reconnaissance de motifs?

Les modèles de Markov cachés (HMMS) sont fréquemment mis en œuvre pour la reconnaissance des gestes. De: Encyclopédie de l'ingénierie biomédicale, 2019.

À quoi servent les HMM?

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».

Comment le modèle de Markov caché est utilisé dans la reconnaissance du visage?

Pour la détection du visage, un ensemble d'images de visage est utilisée dans la formation d'un HMM. Les images de l'ensemble de formation représentent les visages frontaux de différentes personnes prises dans différentes conditions d'éclairage. Pour la reconnaissance faciale, chaque individu de la base de données est représenté par un modèle de visage HMM.