Classificadores - Hidden Markov Model
Uma Cadeia de Markov é um processo estocástico que tem uma determinada propriedade (propriedade de Markov) que determina que o estado do processo em um instante n depende apenas do estado no instante n-1. A HMM modela o sistema assumindo que o mesmo é um Processo de Markov.
Figura 2 - Cadeia de Markov Simples (retirado de [1])
Na Figura 1, por exemplo, os estados do modelo são S1, S2 e S3 e a matriz de transição é dada por:
Figura 3 - Matriz de transição da figura 1
Onde é a probabilidade de transição do estado para o estado .
No caso do reconhecimento de locutor, as ocorrências modeladas pelo HMM podem ser palavras, ou sub-unidades de palavras (fones e trifones). A maioria dos sistemas utiliza sub-unidades de palavras.
HMM’s são eficientes para modelar informações temporais, o que é interessante quando o reconhecimento é dependente do texto, mas não ajuda no caso de independência do texto, o que causa limitações no seu desempenho para esse tipo de tarefa.