Zastosowanie algorytmów genetycznych do optymalizacji modeli HMM

• Autorzy: Szostek K.

Warianty tytułu

EN

The use of genetic algorithms for optimalization of the models HMM

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono metodę optymalizacji modeli HMM z wykorzystaniem algorytmu genetycznego. W celu zbadania skuteczności przedstawionego algorytmu genetycznego zostały przeprowadzone badania optymalizacji modeli HMM za pomocą algorytmu Bauma-Welcha oraz zaproponowanego algorytmu genetycznego. Dodatkowo w artykule zostały umieszczone wyniki z badań modelowania sygnału mowy w postaci przebiegów czasowych przez modele HMM optymalizowane algorytmem Bauma-Welcha.

EN

In the article there was presented the method of optimization of the models HMM with the use of the genetic algorithm. For the purpose of examining the effectiveness of the presented genetic algorithm there were carried out tests of optimization of the models HMM with the use of Baum-Welch's algorithm and the proposed genetic algorithm. In addition, in the article there were placed the results of tests of modeling the speech signal in the form of time runs by the models HMM optimized with the use of Baum-Welch 's algorithm.

Słowa kluczowe

PL

optymalizacja; rozpoznawanie mowy; algorytmy genetyczne

EN

optimization; speech recognition; genetic algorithms

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Elektrotechnika i Elektronika
• Rocznik: 2005
• Tom: T. 24, z. 2
• Strony: 183--193
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz.,wykr., rys., tab.

Twórcy

autor

Szostek K.

• Studia doktoranckie, Wydział EAIiE AGH

Bibliografia

• [1] MacDonald I.L., Zucchini W.: Hidden Markov and Other Models for Discrete-valued Time Series. London, Chapman & Hall 1997, ISBN 0-412-55850-5
• [2] Juang B.H., and Rabiner L.R.: Hidden Markov models for speach recognition. Technometrics, 33(3), 1991, 251-272
• [3] Shomali M., Kapusta M., Gajer M.: Zastosowanie niejawnych modeli Markowa w systemach automatycznego rozpoznawania mowy. Kwartalnik AGH Elektrotechnika i Elektronika, t. 18, z. 3, 1999, s. 89-98
• [4] Gąciarz T.: Hidden Markov Model (HMM) - opis modelu i algorytmów pod kątem wykorzystania w problemach rozpoznawania mowy i pisma. Elektrotechnika, t. 17, z. 1, 1998, s. 17-31
• [5] Iosifescu M.: Skończone procesy Markowa i ich zastosowania. Warszawa, PWN 1988
• [6] In-Chan Choi, Seong-In Kim, Hak-Soo Kim.: A genetic Algorithm with a mixed region search for the asymmetric traveling salesman problem. Computers & Operations Research, 30, 2003, 773-786
• [7] Barrie M. Baker, M.A Ayechew.: A genetic algorithm for the vehicle routing problem. Computers & Operations Research, 30, 2003, 787800.
• [8] Karp R.: Patching algorithm for nonsymetric traveling-salesman problem. SIAM Journal Computing, 8, 1979, 561-73
• [9] Bellmore M., Malone J.: Patology of traveling-salesman subtour-eliminatiuon algorithms. Opertions Research, 19, 1971, 278-307
• [10] Lin S., Kernighan B.: An effective heuristic algorithm for the traveling salesman problem. Operation Research, 21, 1973, 498-516
• [11] Levinson S.E., Rabiner L.R, Sandhi M.M.: An Introduction to the Application of the Theory of Probabilistic Functions of a Markov Process to Automatic Speech Recognition. Bell System Tech. J., 62, April 1983, 4, 1035-1074