The idea is to provide the system with a set of pre-recorded templates that correspond to sequence or feature vectors that were recorded by someone. The neural network is trained at the same time as the template so that the system learns to recognize the word for different pronunciations. The latent variable allows us to time-warp the feature vector so as to match the length of the templates.
L’idée est de fournir au système un ensemble de patrons pré-enregistrés qui correspondent à des vecteurs de séquences ou de caractéristiques qui ont été enregistrés par quelqu’un. Le réseau neuronal est entraîné en même temps que le patron afin que le système apprenne à reconnaître le mot pour différentes prononciations. La variable latente nous permet de modifier le vecteur de caractéristique de manière à ce qu’il corresponde à la longueur des modèles.