HMM-basierte Spracherkennung/Synthese Zustandsrepräsentation von Monophonen und Triphonen

1. Was nutzt das versteckte Markov -Modell?
2. Was ist Hmm in der Spracherkennung?
3. Was ist HMM -basierte Sprachsynthese?

Was nutzt das versteckte Markov -Modell?

Ein verstecktes Markov -Modell (HMM) ist ein statistisches Modell, mit dem die Entwicklung beobachtbarer Ereignisse beschrieben werden kann, die von internen Faktoren abhängen, die nicht direkt beobachtbar sind. Wir nennen das beobachtete Ereignis ein "Symbol" und den unsichtbaren Faktor, der der Beobachtung eines "Zustands" zugrunde liegt.

Was ist Hmm in der Spracherkennung?

Hidden Markov Model (HMM) ist die Basis einer Reihe erfolgreicher Techniken für die akustische Modellierung in Spracherkennungssystemen. Die Hauptgründe für diesen Erfolg sind die analytischen Fähigkeiten dieses Modells im Sprachphänomen und seine Genauigkeit in praktischen Spracherkennungssystemen.

Was ist HMM -basierte Sprachsynthese?

Ein statistisches parametrisches Sprachsynthesesystem, das auf Hidden Markov-Modellen (HMMS) basiert, hat in den letzten Jahren immer beliebter geworden. Dieses System wird gleichzeitig Spektrum, Anregung und Sprachdauer unter Verwendung von kontextabhängigen HMMs und erzeugt Sprachwellenformen aus den HMMs-Selbstfestern.