Modelos Ocultos de Markov

Presentación del tema: "Modelos Ocultos de Markov"— Transcripción de la presentación:

1 Modelos Ocultos de Markov
Una Introducción a los Modelos Ocultos de Markov

2 ¿Cómo funciona?, Las bases
Sea O una secuencia de T medidas acústicas de la voz Sea W una secuencia de N palabras pertenecientes a un vocabulario fijo y conocido. P(W|O) es la probabilidad de que la secuencia de palabras W haya sido pronunciada, dado que la secuencia O de medidas acústicas ha sido observada El reconocedor decidirá a favor de la secuencia de palabras W que satisfaga W = arg maxW P(W|O) Es decir, el reconocedor dará como resultado la secuencia mas probable de palabras dadas la medidas acústicas obtenidas.

3 Fórmula del Reconocedor
Las Bases Utilizando la fórmula de Bayes P(W) ... Probabilidad de que la secuencia de palabras W sea pronunciada P(O|W) ... Probabilidad de que cuando una persona pronuncia la secuencia de palabras W obtengamos la secuencia de medidas acústicas O P(O) ... Probabilidad de la secuencia de medidas acústicas O Fórmula del Reconocedor Modelo Acústico Modelo de Lenguaje

4 Componentes de un sistema de Reconocimiento
voz texto Procesado Acústico Análisis Gramatical transcripción Análisis Léxico Hz Aprendizaje modelos acústicos Entrenamiento Modelado Acústico P(O|W) Modelado Lenguaje P(W) Reconocimiento Algoritmo de Reconocimiento Secuencia de Palabras Procesado Acústico Voz

5 Modelado Acústico: HMM
U N O

6 Problema: No se modela la secuencialidad
Modelo Simple Mezcla de Gaussianas Suponiendo independencia entre observaciones Problema: No se modela la secuencialidad

7 Problema: ¿Cómo encontrar las secciones?
Modelo Secuencial U N O S1 S2 S3 Problema: ¿Cómo encontrar las secciones?

8 Modelos Ocultos de Markov
Secuencialidad: proceso estocástico modelado por una cadena de Markov a2,2 a1,1 a3,3 S1 S2 S3 a1,2 a2,3 Suposición: Independiencia de observaciones

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