Modelo oculto de Markov para rcognición del habla. Hmm número de estados

1. ¿Qué son los estados ocultos en hmm??
2. ¿Cuántos parámetros tenemos para este hmm??
3. ¿Cómo se usan HMMS en el reconocimiento de voz??
4. Es hmm un modelo de espacio de estado?

¿Qué son los estados ocultos en hmm??

El modelo oculto de Markov es básicamente una cadena de Markov cuyo estado interno no se puede observar directamente sino solo a través de alguna función probabilística. Es decir, el estado interno del modelo solo determina la distribución de probabilidad de las variables observadas.

¿Cuántos parámetros tenemos para este hmm??

Cualquier hmm se puede definir con cinco parámetros i.mi., (N, m, a, b, yπ) donde n es el número de estados ocultos.

¿Cómo se usan HMMS en el reconocimiento de voz??

El núcleo principal de los sistemas de reconocimiento de voz basados ​​en HMM es el algoritmo Viterbi. El algoritmo Viterbi utiliza programación dinámica para encontrar la mejor alineación entre el discurso de entrada y un modelo de habla dado.

Es hmm un modelo de espacio de estado?

Los modelos de espacio de estado (SSM, también conocidos como modelos Hidden Markov, HMM) son modelos variables latentes que se aplican comúnmente en el análisis de datos de series de tiempo debido a su marco flexible y general.