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MODELE MARKOV CACHE [3 fiches]

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Fiche 1 - données d’organisme externe 2014-09-05

Anglais

Subject field(s)
  • Compartment - ISO/IEC JTC 1 Information Technology Vocabulary
Universal entry(ies)
29.02.11 (2382)
numéro d'article de norme ISO/CEI
DEF

model of signal, in which the state of each signal segment is represented as a state in a Markov process and in which these states are not directly observable

OBS

A Markov process is a stochastic process consisting of a series of states in which the probability of transition from one state to another depends only on the two states and not on preceding states.

OBS

To recognize an utterance, the system computes the likelihood that it was generated by each of the models derived during training. The utterance is recognized as the word or other entity whose model gives the highest likelihood score.

OBS

hidden Markov model; HMM: term, abbreviation and definition standardized by ISO/IEC [ISO/IEC 2382-29:1999].

Français

Domaine(s)
  • Tiroir - ISO/CEI JTC 1 Vocabulaire des technologies de l'information
Entrée(s) universelle(s)
29.02.11 (2382)
numéro d'article de norme ISO/CEI
DEF

modèle de signal, dans lequel l'état de chaque segment de signal est représenté par un état d'un processus de Markov, ces états n'étant pas directement observables

OBS

Un processus de Markov est un processus stochastique consistant en une suite d'états, la probabilité de passage d'un état à un autre ne dépendant que de ces deux états et non des états précédents.

OBS

Pour reconnaître un énoncé, le système calcule la vraisemblance de sa production par chacun des modèles dérivés pendant un apprentissage. L'énoncé est reconnu comme le mot ou une autre entité dont le modèle correspond à la vraisemblance maximale.

OBS

modèle de Markov caché : terme et définition normalisés par l'ISO/CEI [ISO/IEC 2382-29:1999].

Espagnol

Conserver la fiche 1

Fiche 2 2004-02-25

Anglais

Subject field(s)
  • Probability (Statistics)
  • Artificial Intelligence
DEF

A model of speech signal, where the state of each speech segment is represented as a state in a Markov process and where these states are not directly observable.

OBS

Markov process: a stochastic process consisting of a series of states where the probability of each state depends only on the immediately preceding state.

OBS

Term and definition taken from ISO/CEI 2382-29, 1996.

Français

Domaine(s)
  • Probabilités (Statistique)
  • Intelligence artificielle
DEF

Modèle de signal de parole, dans lequel l'état de chaque segment de parole est représenté par un état d'un processus de Markov, ces états n'étant pas directement observables. (ISO/CEI, 2382-29, 1996).

CONT

Un modèle de Markov est caractérisé par les états, les probabilités des états initiaux, les fonctions de densités de probabilités des transitions entre ces états et les fonctions de densités de probabilité des "observations". On parle de modèles de Markov cachés (Hidden Markov Models, HMM), car seules les "observations" sont la manifestation extérieure du processus.

OBS

Pour reconnaître un énoncé, le système calcule la vraisemblance de sa production par chacun des modèles dérivés pendant un apprentissage. L'énoncé est reconnu comme le mot dont le modèle correspond à la vraisemblance maximale (ISO/CEI, 2382-29, 1996).

Espagnol

Conserver la fiche 2

Fiche 3 2004-02-25

Anglais

Subject field(s)
  • Probability (Statistics)
DEF

A mathematical framework that models a series of observations based upon a hypothesized underlying but hidden process.

CONT

A hidden Markov model is one in which you observe a sequence of emissions, but you do not know the sequence of states the model went through to generate the emissions.

OBS

The model consists of a set of states and transitions between these states. Each state emits a signal, based upon a state-specific emission probability distribution.

Français

Domaine(s)
  • Probabilités (Statistique)
DEF

Modèle de mélange à régime markovien, c'est-à-dire, une fonction probabiliste d'une chaîne de Markov où une distribution différente est associée à chaque état de la chaîne.

CONT

Modèle de Markov caché. Un automate à état fini avec des probabilités pour chaque transition, c'est-à-dire la probabilité que le prochain état soit s2 étant donné que l'état courant est s1. Les états ne sont pas directement observables. Chaque état produit un ensemble de sorties observables avec une certaine probabilité.

OBS

Les modèles de Markov cachés sont fréquemment utilisés dans de nombreux domaines tels que le traitement de la parole, le traitement des séries temporelles non-stationnaires, le contrôle de qualité, etc.

Espagnol

Conserver la fiche 3

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