Etude de l’influence des paramètres de la modélisation Markovienne sur les performances d’un système de reconnaissance de la pa.

Abstract

Ce travail est une étude de l’influence des paramètres de la modélisation markovienne sur les performances d’un système de reconnaissance de mots arabes isolés. Les paramètres en question sont : le nombre d’états des modèles, la topologie des modèles, la méthode d’initialisation des modèles ainsi que le nombre de gaussiennes par état. L’objectif est de varier chacun des paramètres précédents tout en observant l’évolution du taux de reconnaissance. L’expérience montre qu’un nombre d’états entre 7 et 9 avec 3 gaussiennes pour chaque état donne de très bons résultats surtout pour la topologie gauche-droite 2. L’outil de manipulation utilisé est le HTK (Hidden Markov Toolkit).