Papel do HMM no reconhecimento de fala [duplicado]

1. Por que o HMM é usado no reconhecimento de fala?
2. O que é hmm em reconhecimento de padrões?
3. Para que são usados ​​os HMMs para?
4. Como o modelo oculto de Markov é usado no reconhecimento de rosto?

Por que o HMM é usado no reconhecimento de fala?

Modelo Hidden Markov (HMM) é a base de um conjunto de técnicas bem -sucedidas para modelagem acústica em sistemas de reconhecimento de fala. As principais razões para esse sucesso são devidas à capacidade analítica deste modelo no fenômeno da fala e sua precisão em sistemas práticos de reconhecimento de fala.

O que é hmm em reconhecimento de padrões?

Os modelos Hidden Markov (HMMs) são frequentemente implementados para reconhecimento de gestos. De: Enciclopédia de Engenharia Biomédica, 2019.

Para que são usados ​​os HMMs para?

Um modelo oculto de Markov (HMM) é um modelo estatístico que pode ser usado para descrever a evolução de eventos observáveis ​​que dependem de fatores internos, que não são diretamente observáveis. Chamamos o evento observado de `símbolo 'e o fator invisível subjacente à observação de um' estado '.

Como o modelo oculto de Markov é usado no reconhecimento de rosto?

Para detecção de rosto, um conjunto de imagens de rosto é usado no treinamento de um hmm. As imagens no conjunto de treinamento representam faces frontais de diferentes pessoas tomadas sob diferentes condições de iluminação. Para reconhecimento de rosto, cada indivíduo no banco de dados é representado por um modelo de face HMM.