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    Catégorie de document Mémoire ou rapport de stage
    Titre Time modeling in Hidden Markov Models
    Auteur principal Hagen Kaprykowsky
    Cadre du mémoire ou du rapport stage
    Université ou établissement Universität Karlsruhe, Allemagne
    Directeurs Diemo Schwarz, Norbert Schnell
    Année 2004
    Statut éditorial Non publié
    Résumé

    A classical problem with the HMM approach lies in its temporal modeling. Perhaps the major weakness of conventional HMMs is the modeling of state duration. In this report a connection between implicit state duration modeling in HMMs, explicit state duration modeling, and time invariant linear systems will be given. The work takes place in the context of the Ircam score follower while most approaches are given in speech recognition. The maximum state duration measured as the number of observations in speech recognition is typically 32 frames of 10 ms. The maximum state duration of a note is typically much higher. This has to be taken in account in the temporal modeling of the HMM of the score follower.

    Mots-clés score following / temporal modeling / musical modeling / Hidden Markov Models / probabilistic modeling
    Equipe Interactions musicales temps-réel
    Cote Kaprykowsky04a
    Adresse de la version en ligne http://articles.ircam.fr/textes/Kaprykowsky04a/index.pdf

    © Ircam - Centre Pompidou 2005.