In the recognition of spoken language, phonemes of the language are
modelled by hidden Markov models. A modified hidden Markov model includes
a conditional probability of a feature vector dependent on chronologically
preceding feature vectors and, optionally, additionally comprises a
conditional probability of a respectively current status. A global search
for recognizing a word sequence in the spoken language is implemented with
the modified hidden Markov model.
Dans l'identification de la langue parlée, des phonèmes de la langue sont modelés par les modèles cachés de Markov. Un modèle caché modifié de Markov inclut une probabilité conditionnelle d'une personne à charge de vecteur de dispositif sur des vecteurs précédants chronologiquement de dispositif et, sur option, comporte en plus une probabilité conditionnelle d'un état respectivement actuel. Une recherche globale d'identifier un ordre de mot dans la langue parlée est mise en application avec le modèle caché modifié de Markov.
