Publication

Towards a Multi-agents Approach for Understanding Speech

1996
Reports

Résumé

This paper describes a currently running project at IDIAP, aiming at the development of a continuous spoken language recognition system. A particular attention is paid to two important topics under investigation. Firstly, the system characteristics, namely its structure as a multi-agent system and secondly, its search mechanism of a global solution as an optimisation procedure, are studied. As this project is definitely an undergoing research activity, many still important open questions have to be addressed. The major one, concerning a mathematical foundation for the resolution mechanism is covered in a section dedicated to further developments.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/5f97b78b-b3c3-4a27-b250-b784b3bb24a6

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Concepts associés (22)

Système multi-agents

En informatique, un système multi-agent (SMA) est un système composé d'un ensemble d'agents (un processus, un robot, un être humain, une fourmi etc.), actifs dans un certain environnement et interagissant selon certaines règles. Un agent est une entité caractérisée par le fait qu'elle est, au moins partiellement, autonome, ce qui exclut un pilotage centralisé du système global.

Agent intelligent

En intelligence artificielle, un agent intelligent (AI) est une entité autonome capable de percevoir son environnement grâce à des capteurs et aussi d'agir sur celui-ci via des effecteurs afin de réaliser des objectifs. Un agent intelligent peut également apprendre ou utiliser des connaissances pour pouvoir réaliser ses objectifs. Ils peuvent être simples ou complexes. Par exemple, un simple système réactif, comme le thermostat est considéré comme étant un agent intelligent.

Agent-based model

An agent-based model (ABM) is a computational model for simulating the actions and interactions of autonomous agents (both individual or collective entities such as organizations or groups) in order to understand the behavior of a system and what governs its outcomes. It combines elements of game theory, complex systems, emergence, computational sociology, multi-agent systems, and evolutionary programming. Monte Carlo methods are used to understand the stochasticity of these models.

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Toward Co-Working with Autonomous Agents: Rethinking Operations of Automation Systems

Introducing Temporal Asymmetries in Feature Extraction for Automatic Speech Recognition

Approaches to Fault-Tolerant and Transactional Mobile Agent Execution -- An Algorithmic View