Zastosowanie metod grupowania sekwencji czasowych w rozpoznawaniu mowy na podstawie ukrytych modeli Markowa

• Autorzy: Pałys T.

Warianty tytułu

EN

Application of time sequences clustering methods in the speech recognition based on hidden Markov models

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

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.

EN

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.

Słowa kluczowe

PL

HMM; ukryte modele Markowa; estymacja; rozpoznawanie mowy

EN

HMM; hidden Markov model; estimation; speech recognition

• Wydawca: Instytut Teleinformatyki i Automatyki, Wydział Cybernetyki, Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
• Czasopismo: Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki
• Rocznik: 2006
• Tom: R. 12, nr 23
• Strony: 113--127
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., tab.

Twórcy

autor

Pałys T.

• Zakład Automatyki, Instytut Teleinformatyki i Automatyki WAT, ul. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa,

Bibliografia

• [1] EVERITT B., LANDAU S. LEESE M.: Cluster Analysis, 4'th edition, Edward Arnold Publishers Ltd., London 2001.
• [2] KORONACKI J., ĆWIK J.: Statystyczne systemy uczące się, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2005.
• [3] KWIATKOWSKI W.: Metody automatycznego rozpoznawania wzorców, Instytut Automatyki i Robotyki WAT, Warszawa 2001.
• [4] Mathworks, Inc: Statistics Toolbox User's Guide, http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/pdf_doc/stats/stats.pdf, MathWorks, 2005.
• [5] PAŁYS T.: Algorytmy grupowania sekwencji czasowych, Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki WAT, 23/2006. Warszawa, 2006.
• [6] PAŁYS T.: Zastosowanie metody grupowania sekwencji czasowych w rozpoznawaniu mowy na podstawie ukrytych modeli Markowa, Rozprawa doktorska, WAT. Warszawa, 2006.
• [7] WIŚNIEWSKI A.M.: Automatyczne rozpoznawanie mowy bazujące na ukrytych modelach Markowa - problemy i metody, Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki WAT, 12/2000, ss. 3-83. Warszawa, 2000.
• [8] WIŚNIEWSKI A.M.: Metody oceny systemów rozpoznawania mówców, Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki WAT, 13/2000, ss. 3-35, Warszawa, 2000.
• [9] YOUNG S.J., EVERMANN G., HAIN, T., KERSHAW D., MOORE G., ODELL J., OLLASON D., POVEY D., VALTCHEV V., WOODLAND P.: The HTK Book, Microsoft Corporation, 2000.