Тииэр, т. 77, №2, февраль 1989.
Аннотация. Хотя статистические методы, основанные на понятии марковского источника, и скрытые марковские модели были впервые выведены и изучены еще в конце 60-х - начале 70-х годов, их популярность значительно возросла в последние годы, что главным образом объясняется двумя причинами. Во-первых, эти модели весьма содержательны по своей математической структуре и, следовательно, могут составить теоретический фундамент для широкого круга приложений. Во-вторых, правильное применение этих моделей для решения некоторых задач приводит к очень хорошим результатам. В данной статье предпринята попытка подробно и систематически рассмотреть теоретические аспекты этого типа статистического моделирования, а также показать, каким образом они могут быть использованы при решении различных задач автоматического распознавания речи.Введение.
Дискретные марковские процессы.
Обобщение на скрытые марковские процессы.
Элементы скрытых марковских моделей.
Три основные проблемы, связанные с использованием скрытых марковских моделей.
Решение трех основных проблем.
[b]Типы скрытых марковских моделей.
Скрытые марковские модели с непрерывной плотностью наблюдений.
Авторегрессионные скрытые марковские модели.
Варианты структуры скрытых марковских моделей: Нулевые переходы и связанные состояния.
Скрытые марковские модели с явно заданной функцией плотности длительности состояний.
Критерий оптимальности: Мп, Мви, Мри.
Сравнение скрытых марковских моделей.
Вопросы применения скрытых марковских моделей.
Масштабирование.
Множественные последовательности наблюдений.
Начальная оценка параметров скрытых марковских моделей.
Эффекты связанные с недостаточным объемом обучающих данных.
Выбор модели.
Реализация распознавателей речи основанных на скрытых марковских моделях.
Общая структура системы распознавания.
Распознавание изолированных слов.
КЛП - анализ признаков.
Векторное квантование.
Выбор параметров модели.
Разбиение на состояния с помощью сегментной процедуры К-Средних.
Включение в скрытые марковские модели длительностей состояний.
Эффективность скрытых марковских моделей при распознавании изолированных слов.
Распознавание связанных слов на основе скрытых марковских моделей.
Скрытые марковские модели для систем распознавания речи с большим словарем.
Заключение.
Заголовки 1-2 уровня без нумерации.
