Bibliographie & annexes
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RÉSUMÉ
Les modèles markoviens cachés sont un outil essentiel pour le traitement, l’exploration, la classification, l’étiquetage, le clustering de données séquentielles et de signaux complexes. Ils ont été intensivement utilisés pour des tâches liées au traitement de signaux et séquences véhiculant un message linguistique tels que le signal de parole, le signal d’écriture, le texte. Ils ont été également utilisés pour traiter divers autres types de signaux en bio-informatique, de séquences de navigation et d’interaction homme-machine, etc.
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Hidden Markov models are an essential tool for the treatment, exploration, classification, labeling and clustering of sequential data and complex signals. They have been intensively used for tasks linked to the processing of signals and sequences conveying a linguistic message such as speech signal, write signal or text. They have also been used to process various types of other signals in bio-computing, navigation sequences and man-machine interaction.
Auteur(s)
-
Thierry ARTIÈRES : Professeur d’informatique - Laboratoire d’informatique de Paris 6 (LIP6) - Université Pierre et Marie Curie (UPMC)
INTRODUCTION
Les modèles markoviens sont une famille de modèles statistiques pour le traitement, l’analyse, la classification de données structurées. Cet article est focalisé sur une instance de ces modèles, les modèles markoviens cachés (MMC), qui ont été et restent très utilisés dans des domaines de classification et d’étiquetage de séquences et de signaux complexes. Ils ont été intensivement utilisés pour des tâches liées au traitement de signaux et séquences véhiculant un message linguistique tels que le signal de parole , le signal d’écriture , le texte. Ils ont été également utilisés pour traiter divers autres types de signaux en bio-informatique, de séquences de navigation et d’interaction homme-machine, etc.
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Chaînes de Markov et automates probabilistes à états finis1. Contexte, applications et modélisation
Les modèles de Markov cachés (MMC) sont des modèles statistiques définis par un ensemble de paramètres qui sont appris sur un corpus de données d’apprentissage. Ils implémentent une densité de probabilité sur les données séquentielles.
1.1 Illustration d’une application des MMC
La figure 1 illustre l’application principale des MMC pour la reconnaissance de l’écriture manuscrite. Les systèmes à base de MMC permettent à partir d’une image d’un mot manuscrit d’identifier la séquence des caractères le composant, ce qui signifie déterminer le nombre de caractères, reconnaître quels sont ces caractères, ainsi que leurs positions (abscisses) de début et fin dans l’image.
HAUT DE PAGE1.2 Applications emblématiques
Les modèles de Markov cachés ont été employés depuis la fin des années 1970 pour le problème de la reconnaissance automatique de la parole (RAP) . Ces travaux qui ont occupé de très nombreux chercheurs pendant plusieurs décennies se poursuivent aujourd’hui et ont permis d’établir un ensemble de jalons pour la conception de systèmes de reconnaissance automatique de la parole. Au cours des années, des efforts importants de standardisation et de diffusion ont été entrepris et ont donné naissance à des bases de données de référence (TIMIT, NTIMIT, SWITCHBOARD, etc.) et surtout à des plate-formes logicielles de développement (notamment HTK). Aujourd’hui, il est par exemple relativement aisé en exploitant ces ressources de mettre au point un logiciel de reconnaissance automatique de la parole à la performance raisonnable.
Bien entendu...
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Contexte, applications et modélisation
BIBLIOGRAPHIE
-
(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).
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(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...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
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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