Czasopismo
1998
|
T. 17, nr 1
|
17--31
Tytuł artykułu
Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Warianty tytułu
Hidden Markov Model (HMM) for speech and handwriting recognition - the model and algorithms description
Języki publikacji
Abstrakty
The use of hidden Markov models (HMM's) for speech and handwriting recognition has become increasingly popular in the past few years. The reason why this method has become so popular are: the inherent statistical (mathematically precise) framework, the easy and availability of training algorithms for estimating the parameters of the models from the finite training sets of data, the flexibility of the resulting recognition system where one can easily change the size, type, or architecture of the models to suit particular words, sounds etc., and the ease of implementation of the overall recognition system. In this paper, the basic information on hidden Markoy model is presented. It includes formal description of the model, methods and algorithms used for training and recognition.
Hidden Markov Model już od kilkunastu lat cieszy się niesłabnącą popularnością w zastosowaniach związanych z rozpoznawaniem mowy i pisma ręcznego. Przyczyną tak wielkiej popularności są niewątpliwie solidnie opracowane podstawy matematyczne modelu (teoria), jak i struktura implementacyjna (praktyka). Wykorzystywane, ogólnie dostępne algorytmy charakteryzują się jasnością i efektywnością estymacji parametrów modelu na podstawie skończonego zbioru uczącego. Elastyczność systemu rozpoznawania pozwala na łatwe dostosowanie rozmiaru, typu i architektury modelu do odpowiednich słów, dźwięków itp. W artykule tym zawarto podstawowe dane na temat budowy HMM wraz z jego formalnym opisem. Przedstawiono także ideę działania najbardziej znanych algorytmów służących do uczenia i rozpoznawania z wykorzystaniem modelu.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
17--31
Opis fizyczny
Bibliogr. 12 poz., rys., wykr.
Twórcy
autor
- Katedra Automatyki AGH, Kraków
Bibliografia
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-42f0c82b-e44d-4c09-94da-7f68bfaa4be4