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**Principe de l'algorithme de programmation dynamique comme appliqué la reconnaissance
de la parole, et quand est-il utilisé?
Application aux HMMs, et différences/avantages avec DTW?
--description de la programmation dynamique :
L’algorithme de programme dynamique, est une approche qui permet d’obtenir la solution
optimale à un problème de minimisation d’un certaine critère d’erreur sans devoir considérer
toutes les solutions possibles(solution global à partir des solutions locales).
D(n,j) =d(n,j) + min[D(n-1, j),D(n,j-1),D(n-1,j-1)] D(n.j)=distance accumulé d(n,j)=local
distance
-- l’ utilisation du programmation dynamique dans DTW pour
comparer (et calculer les distances entre) deux ordres
acoustiques :
L’algorithme de programme dynamique peut-être applique aux problèmes de la comparaison
des 2 séquences temporelles, et par conséquent la reconnaissance de la parole. Pour se faire il
suffit de considérer pour chaque référence Y(k) une matrice D de dimension n et
J(k)(dimension= n*J(k)) qui sont respectivement le nombre de la vecteur dans la séquences de
test et de référence.
À chaque entrée (n,j) de cette matrice on y associe la distance locale D(Xn, Yj(k)).
--l’utilaisation de la programmation dynamique dans HMM :
Son utilisation dans HMM, avec fondamentalement la même
répétition où "les distances locales" sont des -log des
probabilités d'émission.
Approximation de viterbi :estimation du meilleur
chemin ;qui devoile la meilleure sequence d’etats a
travers le modele ;segmentation en unités linguistiques
elemetaires
-la difference/avantages HMM et DTW :
.. DTW effectue l'assortiment de modèle déterministe
(basé, par exemple, sur la distance euclidienne)
.. tandis que HMM est basé sur l'assortiment
stochastique (où les "distances" locales sont des
probabilités, ou des log de probababilité)