Структура коммуникационной системы для организации речевого поведения

7

Информационно-кодовая модель коммуникации Шеннона и Уивера

8

Под распознаванием речи понимается выделение информации из преобразованного сигнала, полученного адресатом от адресанта

9

Правило Байеса

Адресант передает, а адресат принимает одно из группы Hсобытий1, H2 ,..., Hn

(классов, к которым относятся передаваемые и получаемые сообщения). Группа событий обладает

i H j ;i, j 1..n,i j

1) все события попарно несовместны:

;H1 H2 ...Hn

2) их объединение образует пространство элементарных исходов :

10

Правило Байеса

					P(Hk / A)	P(A/ Hk )P(Hk )
Пусть						P(A/ Hi )		–
	1	2	,..., H	n	- полная группа событий и
	H	, H					A

некоторое событие. Тогда по формуле Байеса исчисляется

вероятность реализации гипотезы	при условии, что
Hk
событие А произошло. Здесь А – конкретное наблюдение
(измерение).	Hk
P(Hk )

- априорная вероятность гипотезы
P(Hk | A)	- апостериорная вероятность

известны функции распределения вектора признаков для

P(A | Hk )

каждого класса

11

Nk

Правило Байеса

	P(Hk / A)	P(A/ Hk )P(Hk )
		P(A/ Hi )

Эти вероятности можно оценить методами математической статистики на множестве прецедентов.

	P(H ) N / N		, гдеN	- число прецедентовk из
	N ,k	k	k	P(A | Hk )	H
					-
	- общее число прецедентов.

гистограмма распределенияHk вектора

признаков для прецедентов из класса .

11

Правило Байеса

	H	H		P(H | A) P(H | A)
			2и	, если1		2
В случае двух классов1
A то	H1			H2	.
классифицируется в			, иначе в

12

Правило Байеса

13

Правило Байеса

	P(Hk / A)	P(A/ Hk )P(Hk )
		P(A/ Hi )

14

Информационно-кодовая модель коммуникации Шеннона и Уивера, модифицированная для коммуникационного акта Якобсоном

15