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Séries temporellesArticle de référence | Réf : AF615 v1
Auteur(s) : Thierry ARTIÈRES
Date de publication : 10 avr. 2013
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Les modèles markoviens cachés sont aujourd’hui, et cela depuis une vingtaine d’années, un outil essentiel pour le traitement, l’exploration, la classification, l’étiquetage, le clustering de données séquentielles et de signaux divers, qu’il s’agisse de signaux audio (parole, musique), de gestes, d’écriture manuscrite, de séquences d’interaction homme-machine, etc.
Les modèles markoviens cachés constituent un cadre simple et efficace à partir duquel le concepteur peut aisément construire des modèles adaptés à un problème spécifiques et à des données particulières, comme en témoigne la multitude de variantes et extensions de ces modèles, même si leur usage nécessite une attention particulière et requiert une certaine expertise.
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(1) - RABINER (L.R.) - * - . – A tutorial on hidden markov models and selected applications in speech recognition, in : Proceedings of the IEEE, pp. 257-286 (1989).
(2) - HU (J.), LIM (S.G.), BROWN (M.K.) - Writer independent on-line handwriting recognition using an hmm approach - Pattern Recognition 33 (1) 133-147 (2000).
(3) - RABINER (L.), JUANG (B.-H.) - Fundamentals of speech recognition - Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River, NJ, USA (1993).
(4) - BERTSEKAS (D.), NEDIC (A.), OZDAGLAR (A.) - Convex Analysis and Optimization, Athena Scientific optimization and computation series - Athena Scientific (2003).
(5) - BILMES (J.) - Natural statistical models for automatic speech recognition - Ph.D. thesis, U.C. Berkeley, Dept. of EECS, CS Division (1999).
(6) - JUANG (B.-H.), RABINER (L.) - The segmental k-means algorithm for estimating...
Liste Wikipedia des outils développés pour la reconnaissance de la parole : http://en.wikipedia.org/wiki/List-of-speech-recognition-software
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