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Processamento de linguagem natural (NLP): embora o NLP não seja necessariamente um algoritmo específico usado no reconhecimento de fala, esta é a área de inteligência artificial que se concentra na interação entre humanos e máquinas por meio da linguagem através da fala e do texto. Muitos dispositivos móveis incorporam reconhecimento de voz em seus sistemas para realizar busca de fala, como por exemplo a Siri, ou para oferecer mais acessibilidade em relação ao envio de mensagens. Modelos ocultos de markov (HMM): modelos ocultos de markov usam o modelo de cadeia de Markov como base, que estipula que a probabilidade de um determinado estado depende do estado atual, não de seus estados anteriores. Enquanto um modelo de cadeia de Markov é útil para eventos observáveis, como entradas de texto, os modelos ocultos de markov nos permitem incorporar eventos ocultos, como marcações de parte da fala, em um modelo probabilístico. Eles são utilizados como modelos de sequência no reconhecimento de voz, atribuindo rótulos a cada unidade, ou seja, palavras, sílabas, frases etc., na sequência. Estes rótulos criam um mapeamento com a entrada fornecida, permitindo que ele determine a sequência de rótulo mais adequada. N-gramas: este é o tipo mais simples de modelo de linguagem (LM), que atribui probabilidades a sentenças ou frases. Um N-grama é sequência de N-palavras.

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