Key points are not available for this paper at this time.
정적에서 빠르게 변화하고 충격적인 통계적 특성을 가진 방해 신호와 잡음이 있는 상황에서 자동 음성 인식의 문제에 대해 논의한다. 숨겨진 마르코프 모델을 사용하는 신호 분해 기법이 설명된다. 이는 동시 프로세스를 분해하는 최적의 방법을 제공하는 전통적인 숨겨진 마르코프 모델링의 일반화이다. 이 기술은 음성과 같은 복잡한 방해 신호를 포함한 동시 프로세스를 수용하기 위해 동적으로 변화하는 신호를 모델링하는 숨겨진 마르코프 모델의 능력을 활용한다. 이러한 형태의 신호 분해는 일반적인 신호 분리 및 특히 개선된 음성 모델링에 널리 영향을 미친다. 잡음에 오염된 음성 인식 문제에 대한 분해의 적용이 강조된다.
Varga et al. (Wed,)이 이 질문을 연구하였다.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: