Modèle de Markov caché

application de la méthode de chaînes de Markov non stationnaires à la région Midi-Pyrénées Nejla Ben Arfa Série « Master of Science » n°81 2006 ii Ben Arfa N. – « Politique agricole et changement structurel des exploitations agricoles : une application de la méthode de chaînes de Markov non stationnaires à la région Midi – Pyrénées ». Politique agricole et changement structurel des exploitations agricoles : une application de la méthode de chaînes de Markov non stationnaires à la région Midi-Pyrénées

JVoiceXML 17 18 19 20 Reconnaissance vocale 4.1 Les Modèles de Markov Cachés 4.2 Théorie de la reconnaissance vocale 4.2.1 Extraction de caractéristiques 4.2.2 Modèle acoustique 4.2.3 Modèle de langage 4.3 Etude des logiciels existants 4.3.1 HTK 4.3.2 Sphinx 4 4.4 Création d’un modèle acoustique français 4.4.1 Utilisation du modèle créé par le LIUM 4.4.2 Création d’un nouveau modèle 4.4.2.1 Collecte des données 4.4.2.2 Apprentissage du modèle acoustique 23 25 28 28 31 32 32 33 35 35 36 36 38

1/ Définition 2/ La reconnaissance vocale peut se rattacher à de nombreux pans de la science 3/ Principe de base 4/ Les modèles 5/ Classification 6/ Performance 7/ Fred Jelinek, pionnier de la reconnaissance vocale 8/ Evolution du système 1/ Définition La reconnaissance automatique de la parole (souvent improprement appelée reconnaissance vocale) est une technique informatique qui permet d'analyser la parole captée au moyen d'un microphone pour

CRIM Méthodes d’analyse automatique Coeff. de proj. Param. de modèles Extraction des Détection du Normalisation Représentation des structures faciales structures faciales visage du visage Classification des expressions faciales Reconnaissance Méthodes Méthodes globales locales 2 1 3 4 6 Basées sur l’image Basées sur un modèle Basées sur le Basées sur un Basées sur le suivi Basées sur les Basées sur flux optique modèle de mvt de pts de structure images de ≠ un marqueur Extraction des

x) i i i Reconnaissance automatique de la parole Modèle acoustique p ( x / w i ). P ( w i ) w * = arg max = arg max p ( x / wi ). P ( w i ) p( x) i i Modèle de langage Traduction automatique statistique Modèle de traduction e * = arg max i p ( f / e i ). P ( e i ) = arg max p ( f / e i ). P ( e i ) p( f ) i Modèle de langage 90 Gaussiennes Θ1 Θ2 Distribution réelle g ˆ2 Θ ˆ 1g Θ ˆ mg Θ2 ˆ Θ1mg Modèle gaussien Modéle multigaussien (GMM) 91 Slide emprunté à la présentation

UNIVERSITE PARIS DAUPHINE / PARIS 2 PANTHEON-ASSAS MASTER 272 IEF / ISF Réseaux de neurones et séries temporelles : Une application au taux de change Euro/Dollar Arnoult Nicolas & Issaad Réda, 2011 RÉSUMÉ. Ce papier présente des modèles de réseaux de neurones appliqués aux séries temporelles. Nous montrons comment cette technique permet de capter la non linéarité des séries financières et macroéconomiques en prenant l’exemple du taux de change Euro/Dollar. Nous expliquons une méthode permettant

52 23 3. Chaine de Markov 52 23 3. 96. Chaine de Markov, N. Calédonie 2009 52 24 3. 97. Tirages successifs, Asie 2008 53 24 3. 98. Hérédité, Polynésie sept 2007 53 25 3. 99. Chaîne de Markov, Liban 2007 54 25 3. 100. Chaîne de Markov, Asie 2006 55 25 3. 101. Markov, binomiale, N. Calédonie 2003 55 26 3. 102. Ramassage (Markov), C. étrangers 2004 56 26 3. 103. Génétique (Markov) 56 26 3. 104. Urnes et jetons (Markov) 57 27 3. 105. Feux rouges (Markov), Asie 2002 58 3

interviennent dans les modélisations. Toutes les sciences dites dures, à l'exception des mathématiques, tendent à une compréhension du monde réel. Cette compréhension passe par la mise en place d'un modèle, prenant en compte un certain nombre de paramètres considérés comme causes d'un phénomène. Ce modèle constitue un objet mathématique, dont l'étude permet une meilleure compréhension du phénomène étudié, éventuellement une prédiction qualitative ou quantitative quant à son évolution future. La modélisation

bases, les axiomes, sur lesquelles s'échafaude l'édifice mathématique, finissent par mener à un corpus de faits incontestables. Plusieurs obstacles se dressent pourtant. D'une part, en tant qu'activité humaine, les mathématiques s'éloignent du modèle d'une construction suivant scrupuleusement les lois de la logique et indépendante du réel. Citons un fait et un phénomène pour illustrer cela. Tout d'abord, les démonstrations que rédigent les mathématiciens ne sont pas formalisées au point de suivre

auteurs proposent d’étudier l’influence des variations du prix du pétrole en fonction du cycle économique. Pour cela ils utilisent des modèles à changements de régimes. Dans ces modèles, le taux de croissance moyen du PIB diffère selon que l’on est dans l’état haut ou dans l’état bas. L’état est déterminé par une variable cachée qui suit un processus de Markov. Ces modèles sont particulièrement intéressants car ils permettent de tester l’existence d’un effet différencié du prix du pétrole en haut et en