Resultados preliminares sobre modelos MVQHMM

Abstract

En este artículo, se presenta una nueva variante del modelado oculto de Markov discreto. Su principal característica es la utilización de un diccionario VQ específico para cada uno de los modelos HMM. De esta forma, un MVQHMM consta de un diccionario VQ y un modelo HMM discreto. El procedimiento de evaluación de la probabilidad total de generación de una secuencia de vectores incógnita por parte de un modelo MVQHMM, combina la distorsión de cuantización de dicha secuencia con el diccionario VQ del modelo y la probabilidad de generación de la secuencia de símbolos, obtenida en el proceso VQ, por parte del modelo HMM asociado. En este trabajo, se presentan resultados comparativos frente a dos sistemas de reconocimiento, uno basado en modelos HMM discretos, otro basado en modelos HMM semicontinuos. Los resultados experimentales muestran que la utilización de diccionarios VQ específicos, y la inclusión de las distorsiones de cuantización en el criterio de clasificación, mejoran el rendimiento del sistema de reconocimiento.