| 意味 | 例文 |
Markov Modelsの部分一致の例文一覧と使い方
該当件数 : 17件
The phonemes are then converted to model units, such as Hidden Markov Models.例文帳に追加
音素は次いで、隠れマルコフモデルなどのモデル単位に変換される。 - 特許庁
To provide a speech recognition method based on Hidden Markov Models (HMMs).例文帳に追加
隠れマルコフモデルに基づく音声認識方法を提供すること。 - 特許庁
All the states of the hidden Markov models (M_0,) M_1, ..., M_K are connected together to create a hidden Markov model M_C.例文帳に追加
そして、隠れマルコフモデル(M_0,)M_1,…,M_Kのすべての状態を互いに接続して、隠れマルコフモデルM_Cを作成する。 - 特許庁
An embodiment of the present invention is specially useful in combination with hidden Markov models in a plurality of states.例文帳に追加
本発明の態様は、複数状態の隠れマルコフモデルとの組合せで特に有用である。 - 特許庁
A dialogue learning apparatus learns hidden Markov models M_1, ..., M_K having such a state as outputting dialogue actions of a speaker for every evaluation phase.例文帳に追加
本発明の対話学習装置は、評価の段階ごとに、話者の対話行為を出力する状態を持つ隠れマルコフモデルM_1,…,M_Kを学習する。 - 特許庁
A comparator part 14 recognizes the input voice based on hidden Markov models 151 to 15n in which the noise is not taken into consideration by using the adjusted featured values.例文帳に追加
比較部14は、この調整された特徴量を用いて、雑音を加味しない隠れマルコフモデル151〜15nに基づいて、前記入力音声を認識する。 - 特許庁
A speech recognizer is provided which uses a computationally-feasible method for constructing a set of Hidden Markov Models (HMMs) for speech recognition.例文帳に追加
本発明によれば、音声認識のための隠れマルコフモデル(HMM)のセットを構築するための計算的に実行可能な方法を用いる音声認識機が提供される。 - 特許庁
This voice recognizing method uses a sound model and a plurality of language models of a hidden Markov model and a pronunciation dictionary wherein word elements and voice waveform data are related, previously sets specific language models among the language models, token by token, and refers the probability value of those specified language models to perform voice recognition.例文帳に追加
音声認識方法は、隠れマルコフモデルにおける音響モデルおよび複数の言語モデルと、複数の単語要素および音声波形データを関連づけた発音辞書とを利用する音声認識方法であって、トークン毎に、複数の言語モデルの中から、特定の言語モデルを予め設定し、これらの特定の言語モデルの確率値を参照して、音声認識する。 - 特許庁
The voice recognizing method uses a plurality of sound models and a language model represented in the form of a hidden Markov model and a pronunciation dictionary, previously set specific sound models among sound models by tokens each including a sound model, a score as the value of a language model, and a history of words, and performs the voice recognition by using those specified sound models.例文帳に追加
音声認識方法は、隠れマルコフモデルの形式で表される複数の音響モデルおよび言語モデルと、発音辞書とを利用する音声認識方法であって、音響モデルおよび言語モデルの値であるスコアおよび単語の履歴を含んでなるトークン毎に、複数の音響モデルの中から、特定の音響モデルを予め設定し、これらの特定の音響モデルにより、音声認識する。 - 特許庁
The mobile body abnormal action detection means 32 models the position time series data by a hidden Markov model in each the mobile body, and collates prescribed similarity between the hidden Markov model corresponding to one mobile body and the hidden Markov model corresponding to the plurality of the other mobile bodies with a predetermined criterion to decide whether the action of the one mobile body is abnormal or not.例文帳に追加
移動体異常行動検出手段32は、移動体ごとに位置時系列データを隠れマルコフモデルによりモデル化し、一の移動体に対応する隠れマルコフモデルと、他の複数の移動体に対応する隠れマルコフモデルそれぞれとの間の所定の類似度を、予め定められた基準に照合することにより、一の移動体の行動が異常であるか否かを判定する。 - 特許庁
To provide a system and a method for processing and correcting misspelling of a word based upon non-Roman characters, such as Chinese, Japanese, and Korean, using rule-based classifiers and hidden Markov models.例文帳に追加
規則に基づいた分類子および隠れマルコフモデルを使用して中国語、日本語、韓国語のような非ローマ語に基づいた単語に対するスペルミスを処理および修正するシステム、方法を提供する。 - 特許庁
In the speech recognition system, each of a plurality of hidden Markov models which are already learnt includes a filter model which represents an observation vector as a hidden Markov model having a mixed Gaussian distribution having a plurality of Gaussian distributions as symbol output probability and a residue model which represents the difference between a modeling output of the filter model and the observation model as a mixed Gaussian distribution having a plurality of Gaussian distributions.例文帳に追加
音声認識システムにおいて、予め学習された複数の隠れマルコフモデルの各々は、複数個のガウス分布を有する混合ガウス分布をシンボル出力確率として有する隠れマルコフモデルにより、観測ベクトルを表現するフィルタモデルと、フィルタモデルのモデル化出力と観測ベクトルとの差を複数個ガウス分布を有する混合ガウス分布で表現する残差モデルとを含む。 - 特許庁
The acoustic model database 40 stores the acoustic model in the mode where the search in which the prescribed number among two or more hidden Markov models generated from predetermined learning data are made into multipath is possible, corresponding to syllable utterance, in a search processing of the matching means.例文帳に追加
音響モデルデータベース40は、マッチング手段の探索処理において、音節発声に対応して、所定の学習データから生成された複数の隠れマルコフモデルのうちの所定数をマルチパス化した探索が可能な態様で音響モデルを格納している。 - 特許庁
To provide a highly accurate standard model used for pattern recognition such as speech recognition, character recognition, and image recognition based upon probabilistic models such as a hidden Markov model, Bayes theory and linear discrimination analysis, intention understanding by a probabilistic model of a Bayesian net, and data mining by a probabilistic model.例文帳に追加
隠れマルコフモデル、ベイズ理論、線形判別分析などの確率モデルによる音声認識、文字認識、画像認識などのパターン認識、ベイジアンネットなどの確率モデルによる意図理解、確率モデルによるデータマイニングなどに用いる高精度な標準モデルを提供する。 - 特許庁
Vectors generated by adding parameters of a speed and acceleration to position parameters of articulation motion and a speech spectrum, a hidden Markov model (HMM) constituted as a dynamic model for the articulation motion, and linear functions for determining speech spectrums from articulation parameters as speech generation models by states of the HMM, are prepared.例文帳に追加
調音運動および音声スペクトルのそれぞれの位置パラメータに速度および加速度のパラメータを加えたベクトルと、調音運動の動的モデルとして構成された隠れマルコフモデル(以下、HMM)、およびHMMの状態毎に、音声生成モデルとして、調音パラメータから音声スペクトルを決定する線形関数を用意しておく。 - 特許庁
In the listener interaction evaluation device 1 for evaluating a listener interaction in the interaction system, an HMM (Hidden Markov Model) learning part 30 creates a listener interaction HMM 40 for modelling the transition state of listener interaction data 10 pre-recorded in the interaction system and creates a chat HMM 50 which models the transition state of chat data 20 pre-recorded in the interaction system.例文帳に追加
対話システムにおける聞き役対話を評価する聞き役対話評価装置1において、HMM(隠れマルコフモデル)学習部30は対話システムにおいて予め収録した聞き役対話データ10の遷移状態をモデル化した聞き役対話HMM40を作成する共に当該対話システムにおいて予め収録した雑談データ20の遷移状態をモデル化した雑談HMM50を作成する。 - 特許庁
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