Una Introduccin a los Modelos Ocultos de Markov

Una Introducción a los Modelos Ocultos de Markov Seminarios de Tecnologías del Habla

¿Cómo funciona? , Las bases n Sea n n O una secuencia de T medidas acústicas de la voz Sea W una secuencia de N palabras pertenecientes a un vocabulario fijo y conocido. P(W|O) es la probabilidad de que la secuencia de palabras W haya sido pronunciada, dado que la secuencia O de medidas acústicas ha sido observada n. El reconocedor decidirá a favor de la secuencia de palabras W que satisfaga W = arg max. W P(W|O) n. Es decir, el reconocedor dará como resultado la secuencia mas probable de palabras dadas la medidas acústicas obtenidas. Seminarios de Tecnologías del Habla

Las Bases n. Utilizando la fórmula de Bayes P(W). . . Probabilidad de que la secuencia de palabras W sea pronunciada n P(O|W). . . Probabilidad de que cuando una persona pronuncia la secuencia de palabras W obtengamos la secuencia de medidas acústicas O n P(O). . . Probabilidad de la secuencia de medidas acústicas O n n Fórmula del Reconocedor Modelo Acústico Seminarios de Tecnologías del Habla Modelo de Lenguaje

Componentes de un sistema de Reconocimiento voz Procesado Acústico texto transcripción Aprendizaje Entrenamiento modelos acústicos Análisis Gramatical Análisis Léxico Hz P(O|W) Reconocimiento Voz Procesado Acústico Modelado Acústico Lenguaje Algoritmo de Reconocimiento Seminarios de Tecnologías del Habla P(W) Secuencia de Palabras

Modelado Acústico: HMM U Seminarios de Tecnologías del Habla N O

Modelo Simple Mezcla de Gaussianas Suponiendo independencia entre observaciones Problema: No se modela la secuencialidad Seminarios de Tecnologías del Habla

Modelo Secuencial U S 1 N O S 2 S 3 Problema: ¿Cómo encontrar las secciones? Seminarios de Tecnologías del Habla

Modelos Ocultos de Markov Secuencialidad: Secuencialidad proceso estocástico modelado por una cadena de Markov a 2, 2 a 1, 1 a 3, 3 S 1 a 1, 2 S 2 a 2, 3 Suposición: Independiencia de observaciones Seminarios de Tecnologías del Habla

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