保護中: 音声認識への隠れマルコフモデルの適用

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コメント

  1. […] 隠れマルコフモデル […]

  2. […] 次回は隠れマルコフモデルについて述べる。 […]

  3. […] 機械学習プロフェッショナルシリーズ「音声認識」より。前回は隠れマルコフモデルを用いたアプローチについて述べた。今回は音声認識に用いられる言語モデルについて述べる。 […]

  4. […] 前者のアプローチの基本的なステップとしては下図で示すように、まず対象となる自然現象(アナログ情報)があり、それらをセンサーデバイスで観察して情報を取得し、「一次元データ(音声)からの特徴量の抽出」にて述べているように、A/D変換と対象とする自然現象の特性に合わせたウィンドウを設定して特徴量を抽出し、さらに「時系列データの統計的分析」に述べているような統計手法等を行ってノイズを除去する。それらのデータを「隠れマルコフモデルの一次元データへの適用」や「動的計画法の一次元データへの適用」に述べられているように教師データから生成された標準データとの類似性を判定する。 […]

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