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- ¿Qué es hmm en el reconocimiento de voz??
- ¿Cómo funcionan los HMM??
- Que es gmm y hmm?
- ¿Dónde se usa el modelo de Markov oculto??
¿Qué es hmm en el reconocimiento de voz??
El modelo oculto de Markov (HMM) es la base de un conjunto de técnicas exitosas para el modelado acústico en sistemas de reconocimiento de voz. Las principales razones de este éxito se deben a la capacidad analítica de este modelo en el fenómeno del habla y su precisión en los sistemas prácticos de reconocimiento de voz.
¿Cómo funcionan los HMM??
Un hmm consta de dos procesos estocásticos, a saber, un proceso invisible de estados ocultos y un proceso visible de símbolos observables. Los estados ocultos forman una cadena de Markov, y la distribución de probabilidad del símbolo observado depende del estado subyacente.
Que es gmm y hmm?
GMM es un modelo probabilístico que puede modelar n submoblación normalmente distribuido. Cada componente en GMM es una distribución gaussiana. Hmm es un modelo estadístico de Markov con estados ocultos. Cuando los datos son continuos, cada estado oculto se modela como distribución gaussiana.
¿Dónde se usa el modelo de Markov oculto??
En la biología computacional, un modelo de Markov oculto (HMM) es un enfoque estadístico que se usa con frecuencia para modelar secuencias biológicas. Al aplicarlo, una secuencia se modela como una salida de un proceso estocástico discreto, que progresa a través de una serie de estados que están "ocultos" del observador.
