Coarticulation et variations dialectiques



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tarix26.10.2017
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#13772























Coarticulation et variations dialectiques

  • Coarticulation et variations dialectiques



  • Il faut trouver la probabilité P(W) de la séquence W = w1 ,w2,…,wk

  • L’application du th. De Bayes donne :

    • P(W)=P(w1 ,w2,…,wk)
    • = P(w1) P(w2|w1) P(w3|w1,w2) … P(wk|w1,…,wk-1)
  • expression souvent simplifiée (bi-gramme):

    • P(Wordi | Word1:i-1) = P(Wordi | Wordi-1)








Etape 1 : L'observable est le signal de parole

  • Etape 1 : L'observable est le signal de parole

    • Le HMM modélise un phonème comme une suite d'états
    • un HMM par phonème
  • Etape 2 : L'observable est une suite de phonèmes

  • Etape 3 : L'observable est une suite de mots



Etape 1 : L'observable est le signal issu d’une tablette graphique

  • Etape 1 : L'observable est le signal issu d’une tablette graphique

    • Le HMM modélise une lettre en une suite d'états
    • un HMM par lettre
  • Etape 2 : L'observable est une suite de lettres

    • le HMM modélise un mot en une suite de lettres
    • Un HMM par mot du dictionnaire
  • Etape 3 : L'observable est une suite de mots

    • Le HMM modélise une phrase en une suite de mots






Hidden Markov Model Toolkit (HTK)

  • Hidden Markov Model Toolkit (HTK)

    • http://htk.eng.cam.ac.uk/
  • Démo en français

    • http://asi.insa-rouen.fr/~aprevel/stats/HTK/gauche.htm


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