음성 인식 - HMM 접근 방식

Question

정말.

나는 음성 알고리즘을 개발하고 어떻게 든 HMM (숨겨진 마르코프 모델)을 만들어야합니다. 이제는 기본 아이디어를 얻습니다. 그것은 확률에 사용되며, 이것은 연설에서 사용될 수 있습니다. 인식. 좋아, 그래서이 견적을 웹 사이트에서 찾았습니다.

"어휘의 각 단어마다 HMM을 구성한 다음 전화 번호를 각 HMM과 비교하여 어떤 모델이 가장 일치하는지 판단합니다."

나는 이것을 얻지 만, 내가 이해할 수없는 것은 .. HMM이 구현되기 위해서는 어휘 (예 : 영어 사전)에서 각 단어를 취해야 할 필요가 있는가? 전화의 주파수를 가져 가라. HMM은 전화에 가장 정확한 단어를 찾습니다. 나는 사람이 대답 할 수 있기를 바랍니다

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감사합니다 :) 난 당신이 https://www.coursera.org/course/pgm

@ Coursera.org에 박사 다프네 콜러의 확률 그래픽 모델 코스를 확인하는 것이 좋습니다

Answer 1

이 과정은 숨겨진 커버 마르코프 모델 및 기계 학습 응용 프로그램.

Answer 2

coursera에서 Daphne Koller의 PGM 과정을 무시하면 문제를 해결하지 않습니다. HMM에 대한 철저한 소개와 음성 인식 문제의 처리 방법을 설명하는 매우 훌륭한 논문이 있습니다. 이 용지는 Lawrence R. Rabiner가 "A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition"이라고합니다.