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1. (WO2007056344) TECHNIQUES D'OPTIMISATION DE MODELES EN MATIERE DE RECONNAISSANCE STATISTIQUE DES FORMES
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2007/056344    N° de la demande internationale :    PCT/US2006/043292
Date de publication : 18.05.2007 Date de dépôt international : 07.11.2006
CIB :
G10L 15/00 (2006.01)
Déposants : SCANSCOUT, INC. [US/US]; c/o Cambridge Innovation Center, 14th Floor, One Broadway, Cambridge, MA 02142 (US) (Tous Sauf US).
LAU, Wai, Kit [MY/US]; (US) (US Seulement).
LEE, Steven [US/US]; (US) (US Seulement)
Inventeurs : LAU, Wai, Kit; (US).
LEE, Steven; (US)
Mandataire : TALBOT, Scott, C.; Cooley Godward Kronish LLP, Attn: Patent Group, 777 6th Street, NW, Washington, DC 20001 (US)
Données relatives à la priorité :
60/733,874 07.11.2005 US
60/784,415 20.03.2006 US
Titre (EN) TECHIQUES FOR MODEL OPTIMIZATION FOR STATISTICAL PATTERN RECOGNITION
(FR) TECHNIQUES D'OPTIMISATION DE MODELES EN MATIERE DE RECONNAISSANCE STATISTIQUE DES FORMES
Abrégé : front page image
(EN)In one embodiment, a statistical pattern recognition engine determines content for a statistical pattern recognition task. The content and/or information related to the content is analyzed to determine a model to use in the statistical pattern recognition. For example, models may be classified in a plurality of domains based on different sets of data used to train models in the domain. The models may be classified based on knowledge sources used to generate the models, such as a news knowledge source, entertainment knowledge source, business knowledge source, etc. A model in the plurality of models is then determined based on the analysis where the determined model is classified in a domain. The model is then used by the statistical pattern recognition engine to perform the statistical pattern recognition task. For example, spoken words are transcribed into text using the determined model.
(FR)L'invention concerne, dans un mode de réalisation, un moteur de reconnaissance statistique des formes qui détermine le contenu d'une tâche de reconnaissance statistique des formes. Le contenu et/ou les informations se rapportant au contenu sont analysés afin de déterminer un modèle à utiliser dans la reconnaissance statistique des formes. Par exemple, des modèles peuvent être classés en plusieurs domaines sur la base d'ensembles de données différents utilisés pour former des modèles dans le domaine concerné. Les modèles peuvent être classés sur la base de sources de connaissances utilisées pour créer les modèles, par exemple une source de connaissances d'actualités, de loisirs, commerciales, etc. On détermine alors un modèle parmi la pluralité de modèles sur la base de l'analyse ayant permis de classer le modèle déterminé dans un domaine. Le modèle est alors utilisé par le moteur de reconnaissance statistique des formes pour effectuer la tâche de reconnaissance statistique des formes. Par exemple, les mots prononcés sont transcrits en texte à l'aide du modèle déterminé.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, LY, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RS, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, SV, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, NL, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)