Неоднородная во времени скрытая модель Бернулли

Неоднородная во времени скрытая Бернулли модель (TI-HBM) является альтернативой скрытой модели Маркова (HMM) для автоматического распознавания речи . В отличие от HMM, процесс перехода состояний в TI-HBM не является марково-зависимым процессом , а скорее является обобщенным процессом Бернулли (независимым). Это различие приводит к исключению динамического программирования на уровне состояния в процессе декодирования TI-HBM. Таким образом, вычислительная сложность TI-HBM для оценки вероятности и оценки состояния составляет $O(NL)$ (вместо $O(N^{2}L)$ в случае HMM, где $N$ и $L$ – количество состояний и длина последовательности наблюдения соответственно). TI-HBM способен моделировать продолжительность акустической единицы (например, продолжительность звонка/слова), используя встроенный параметр, называемый вероятностью выживания. TI-HBM проще и быстрее HMM в задаче распознавания фонем, но его производительность сравнима с HMM.

Подробную информацию см. в [1] или [2] .

Ссылки

• Джаханшах Кабудиан, М. Мехди Хомаюнпур, С. Мохаммад Ахади, «Бернулли против Маркова: исследование режима перехода состояний в акустических моделях с переключаемым состоянием», Signal Processing , vol. 89, нет. 4, стр. 662–668, апрель 2009 г.
• Джаханшах Кабудиан, М. Мехди Хомаюнпур, С. Мохаммад Ахади, «Неоднородная во времени скрытая модель Бернулли: альтернатива скрытой модели Маркова для автоматического распознавания речи», Труды Международной конференции IEEE по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP) , стр. 4101–4104, Лас-Вегас, Невада, США, март 2008 г.