Hidden Markov Models, cos’è e perchè viene utilizzato

Le tecniche basate su Hidden Markov Models (HMM) rappresentano una tecnica che sta ottenendo buoni risultati sia per il riconoscimento di testi scritti che per il riconoscimento del parlato ed i suoi fonemi. Modello di Markov nascosto, prende il nome dal suo ideatore, ed in particolare la parola “nascosto” indica che per un osservatore qualsiasi non è visibile la sequenza di stati interni ma solo la sequenza di output dei simboli.

Una HMM può essere vista come una catena i cui stati non sono osservabili direttamente. Ogni catena ha un certo numero di stati è costituita da Stati, da Probabilità di transizione e da Probabilità di generazione dei simboli associate ad ogni stato. Esistono due fasi, durante la fase di TRAINING viene costruita una HMM che per ogni fonema considera (sotto forma di probabilità) la variabilità degli speaker, il rumore di fondo e le differenze temporali; durante la fase di RICONOSCIMENTO occorre trovare quale HMM è più probabile che generi la sequenza di vettori di caratteristiche di input.

Hidden Markov Models, cos'è e perchè viene utilizzato

In cui le x rappresentaziono gli stati, le y eventuali osservazioni, le a i possibili stati di transizione, ed infine le b i possibili output.

Ogni stato evolve secondo una catena di Markov e genera un evento con una certa distribuzione di probabilità che dipende solo dallo stato. L’evento è osservabile ma lo stato no.

Una possibile alternativa a questa tecnica è rappresentata dal Modello Semi-Markoviano Nascosto (Hidden Semi-Markov Model, HsMM) è un processo stocastico che generalizza i classici modelli di Markov consetendo di generare una sequenza di osservazioni e non più soltanto una per ogni stato. In questo modo la “durata” di uno stato non è più unitaria e può distribuirsi secondo una qualsiasi distribuzione di probabilità continua o discreta.

Photo Credit Wikimedia Commons.

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