Brevet : EP0921519 - Technique d'adaptation de modèles de Markov cachés pour la reconnaissance de la...

Titre

Technique d'adaptation de modèles de Markov cachés pour la reconnaissance de la parole

N° et date de publication de la demande

EP0921519 - 09/06/1999

Type de la demande

A2

N° et date de dépôt

EP98309595.1 - 24/11/1998

N° et date de priorité

US6782297 - 05/12/1997 ; US14978298 - 08/09/1998

Famille de brevets

US6151574A ; JPH11242495A ; EP0921519A2 ; DE69827586T2

Abrégé

Cette invention concerne un système de reconnaissance de la parole qui pendant une phase d'apprentissage apprend les caractéristiques de la parole d'un utilisateur pour améliorer ses performances. Des données d'adaptation sont déduites de la parole de l'utilisateur et le résultat de la reconnaissance est collecté pendant la phase d'apprentissage. Les paramètres caractérisant les Modèles de Markov cachés (HMMs) utilisés dans le système pour la reconnaissance de la parole sont modifiés en fonction des données d'adaptation. Pour cela, une structure hiérarchique est définie dans l'espace des paramètres des HMM. Cette structure peut adopter la forme d'une structure arborescente ayant plusieurs couches, chacune comportant un ou plusieurs noeuds. Chaque noeud sur chaque couche est connecté à au moins un noeud d'une autre couche. Les noeuds sur la couche inférieure de la structure arborescente sont les "noeuds feuilles". Chaque noeud dans la structure arborescente représente un sous-ensemble des paramètres des HMM et est associé à une mesure de probabilité qui est déduite des données d'adaptation. En particulier, chaque noeud feuille représente un paramètre différent parmi les paramètres des HMM, que l'on peut déduire de la mesure de probabilité associée au noeud feuille. Cette mesure de probabilité est une fonction des mesures de probabilité qui sont associées aux noeuds connectés au noeud feuille, et qui représentent des "antécédents hiérarchiques" à cette mesure de probabilité.