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"Etude comparative entre les HMMs continus et les HMMs discrets. Application à la RAP"

dc.contributor.authorBouyahia, Farida
dc.contributor.authorEssaidi, Hanane
dc.contributor.authorRAGGAI, Djahid
dc.date.accessioned2022-06-14T09:01:18Z
dc.date.available2022-06-14T09:01:18Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstract"Ce travail est une étude comparative entre les performances des HMMs continus et celles des HMMs discrets à travers des tests de reconnaissance de mots arabes isolés en utilisant l’outil de programmation HTK. Les HMMs continus utilisent une loi de distribution continue nécessitant des hypothèses à priori quant à la distribution des observations ce qui constitue un point faible de cette approche. Cette faiblesse est surmontée lors de l’utilisation de multi gaussiennes étant donné que ces dernières peuvent représenter n’importe quelle distribution avec une approximation acceptable. Les HMMs discrets ne souffrent pas de cet inconvénient, en plus du fait qu’ils ont une plus faible complexité calculatoire comparativement aux HMMs continus. Cependant la discrétisation des observations conduit fatalement à une perte de résolution pénalisant ainsi les performances de reconnaissance du système Les expérimentations menées montrent que, dans notre contexte, les deux approches sont équivalentes."fr
dc.identifier.citationsystemes des telecomunicationfr
dc.identifier.govdocM121228
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/5044
dc.language.isofrfr
dc.relation.ispartofseriesMF 4833;
dc.subjectreconnaissance automatique de la parolefr
dc.subjectmodèles de Markov cachésfr
dc.subjectl’outil HTKfr
dc.title"Etude comparative entre les HMMs continus et les HMMs discrets. Application à la RAP"fr
dc.typeMemoirefr

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