Modèle de Markov cachéUn modèle de Markov caché (MMC, terme et définition normalisés par l’ISO/CÉI [ISO/IEC 2382-29:1999]) — (HMM)—, ou plus correctement (mais non employé) automate de Markov à états cachés, est un modèle statistique dans lequel le système modélisé est supposé être un processus markovien de paramètres inconnus. Contrairement à une chaîne de Markov classique, où les transitions prises sont inconnues de l'utilisateur mais où les états d'une exécution sont connus, dans un modèle de Markov caché, les états d'une exécution sont inconnus de l'utilisateur (seuls certains paramètres, comme la température, etc.
Reconnaissance automatique de la parolevignette|droite|upright=1.4|La reconnaissance vocale est habituellement traitée dans le middleware ; les résultats sont transmis aux applications utilisatrices. La reconnaissance automatique de la parole (souvent improprement appelée reconnaissance vocale) est une technique informatique qui permet d'analyser la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine.
Markov modelIn probability theory, a Markov model is a stochastic model used to model pseudo-randomly changing systems. It is assumed that future states depend only on the current state, not on the events that occurred before it (that is, it assumes the Markov property). Generally, this assumption enables reasoning and computation with the model that would otherwise be intractable. For this reason, in the fields of predictive modelling and probabilistic forecasting, it is desirable for a given model to exhibit the Markov property.
Algorithme de ViterbiL'algorithme de Viterbi, d'Andrew Viterbi, permet de corriger, dans une certaine mesure, les erreurs survenues lors d'une transmission à travers un canal bruité. Son utilisation s'appuie sur la connaissance du canal bruité, c'est-à-dire la probabilité qu'une information ait été modifiée en une autre, et permet de simplifier radicalement la complexité de la recherche du message d'origine le plus probable. D'exponentielle, cette complexité devient linéaire.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Speaker recognitionSpeaker recognition is the identification of a person from characteristics of voices. It is used to answer the question "Who is speaking?" The term voice recognition can refer to speaker recognition or speech recognition. Speaker verification (also called speaker authentication) contrasts with identification, and speaker recognition differs from speaker diarisation (recognizing when the same speaker is speaking).
Loi bêtaDans la théorie des probabilités et en statistiques, la loi bêta est une famille de lois de probabilités continues, définies sur , paramétrée par deux paramètres de forme, typiquement notés (alpha) et (bêta). C'est un cas spécial de la loi de Dirichlet, avec seulement deux paramètres. Admettant une grande variété de formes, elle permet de modéliser de nombreuses distributions à support fini. Elle est par exemple utilisée dans la méthode PERT. Fixons les deux paramètres de forme α, β > 0.
Réseau bayésien dynamiquealt=Réseau bayésien dynamique composé de 3 variables chacune dédoublé dans les temps t et t-1. Soit un graphe de 6 noeuds.|vignette|575x575px|Réseau bayésien dynamique de 3 variables. Un réseau bayésien dynamique ou temporel (souvent noté RBD, ou DBN pour Dynamic Bayesian Network) est un modèle statistique et stochastique qui étend la notion de réseau bayésien. À la différence de ces derniers, un réseau bayésien dynamique permet de représenter l'évolution des variables aléatoires en fonction d'une séquence discrète, par exemple des pas temporels.
Variable cachéeEn physique quantique, le terme de variable cachée désigne des paramètres physiques hypothétiques qui ne seraient pas pris en compte par les postulats de la mécanique quantique, soit dans la définition de l'état quantique, ou dans l'évolution dynamique de l'état quantique. Ces variables cachées sont introduites, par certains physiciens, pour tenter d'apporter une solution notamment au problème de la mesure quantique car elles permettent d'établir une continuité de la mécanique quantique vers la mécanique classique.
Reconnaissance de formesthumb|Reconnaissance de forme à partir de modélisation en 3D La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des régularités informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques.
