Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: ukryte modele Markova

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Praktyczne aspekty wykorzystywania systemów rozpoznawania mowy opartych na HMM

Mietła A., Iwaniec M.

Modelowanie Inżynierskie

2010

T. 9, nr 40

171-178

W artykule poruszono problem tworzenia systemów automatycznego rozpoznawania mowy zbudowanych na bazie ukrytych modeli Markowa. Przedstawiono matematyczne podstawy HMM oraz odniesiono je do rzeczywistego problemu. Wykazano, że niezwykle istotny jest odpowiedni dobór liczby stanów oraz rozkładów w systemie. Zaprezentowano także wyniki testów stwierdzające przewagę współczynników RASTA-PLP nad MFCC oraz konieczność stosowania parametrów delta oraz delta-delta.

Article discusses problems associated with automatic speech recognition systems based on Hidden Markov Model. Mathematical basis of HMM have been presented and it is shown how it can be applied to the real problem. Extremely important is the proper selection of the quantity of states and Gaussian distributions. Test results indicating the advantage of RASTA-PLP coefficients over MFCCs and necessity of using delta and delta-delta parameters are presented.

Wykorzystanie metod optymalizacyjnych do budowania ukrytych modeli Markowa w analizie danych z mikromacierzy DNA

Walawender P., Ćmielowski Ł.

Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna

2009

Vol. 15, nr 1

11-13

Techniki mikromacierzy DNA umożliwiły pomiar ekspresji genów i obserwowanie zależności między tkankami z różnych próbek. W artykule omówiono zastosowanie algorytmów opartych na ukrytych modelach Markowa (ang. Hidden Markov Models) do analizy danych z mikromacierzy DNA. Zaprezentowane podejście porównano z innymi, opisanymi w podobnych opracowaniach. Zaproponowane algorytmy składają się z dwóch części: odkrywczej i klasyfikacyjnej. Za pomocą zbioru danych treningowych stworzono uniwersalny klasyfikator, którego efektywność i inne parametry będą mierzone za pomocą danych testowych.

DNA microarray technologies make possible measurement of genes expression and observation the differences between various tissue samples. The application of hidden Markov models for analyzing DNA microarrays gene expression data, will be reported. A new approach will be compared with similar approaches used in other publications. The proposed algorithms will be composed of two parts: discovery and classification. By means of training data an universal classifier will be created, which efficiency as well as other parameters will be measured by testing data.