Reconnaissance de parole par modèles de Markov cachés

A l'heure actuelle,il n'existe guère d'applications commerciales de méthode efficace de description du signal vocal sur laquelle on peut baser la reconnaissance. La technique qui s'est avérée la meilleure pour le moment est la recherche d'une similitude entre des chaines de vecteurs mémorisées représentant par exemple des mots et celle qu'on déduit du signal enregistré. Nous verrons au chapitre 3 une présentation succincte de la mise en ?uvre de cette technique. Notons que les modèles de Markov cachés sont une approche prometteuse dans différents domaines d'applications où on envisage de traiter des données quantifiées qui peuvent être partiellement erronées comme par exemple - La reconnaissance d'images (caractères,empreintes digitales,... - la recherche de motifs et de séquences dans les gènes ; on trouvera plusieurs références sur le site

Disciplines : Télécommunications - Traitement du signal : Analyse et théorie du signal,Probabilités et mathématiques appliquées, théorie des jeux
Mots-clés : fuscia,reconnaissance vocale,automate de Markov,algorithme de Viterbi
Type de document : ensemble de données
Type de ressource : lecture,démonstration
Niveau : licence,master
Publics visés : learner
Proposition d'utilisation : Le polycopié du cours est disponible sous plusieurs formats :  <ul> <li><a href=http://www.essi.fr/~leroux/parolehmm.ps>postscript</a></li> <li><a href=http://www.essi.fr/~leroux/parolehmm.pdf>pdf</a></li> </ul>
Auteurs ou éditeurs : Joël Le Roux,Université de Nice