4. Les modèles de Markov cachés en pratique
4.1 Prétraitements et extraction de caractéristiques
Quelles que soient les données ou signaux que l’on souhaite exploiter avec des modèles de Markov cachés il faut tout d’abord mettre en forme ces données. Ces prétraitements et cette extraction de caractéristiques peuvent être assez complexes et bénéficier d’une connaissance a priori forte sur les signaux, comme c’est le cas en reconnaissance automatique de la parole.
Par exemple la figure 12 montre le processus par lequel on prétraite un signal d’écriture pour le mettre en forme en entrée d’un système markovien. L’image du mot (ou de la phrase) est découpée en petites fenêtres en faisant glisser...
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Les modèles de Markov cachés en pratique
Usage pour la classification et l’étiquetage de séquences
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