Apprentissages discriminants en reconnaissance de mots cursifs en-ligne

Abstract

Ce papier décrit différents modes d'apprentissage de systèmes hybrides basés sur un schéma neuro-markovien (TDNN multi-états -HMM) appliqués à la reconnaissance de mots cursifs saisis en-ligne. Nous avons considéré différentes fonctions de coût, incluant à la fois des critères d'information mutuelle (MMI) avec un apprentissage discriminant et une estimation du maximum de vraisemblance, pour entraîner le système globalement au niveau mot. Nous avons analysé l'impact de la modélisation markovienne en variant de un à trois le nombre d'états d'un modèle de Markov caché lettre HMM lettre). Plusieurs expérimentations sur ces critères et modélisations ont été menées sur la base IRONOFF dans un contexte de reconnaissance mots non contraints et omni scripteurs et sont retranscrits dans ce papier