摘要: 本文主要介绍隐马尔可夫模型HMM的python实现,参考的文献主要是:[1]. Lawrence R. Rabiner, ‘A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech ...
一直想用隐马可夫模型做图像识别,但是python的scikit learn组件包的hmm module已经不再支持了,需要安装hmmlearn的组件,不过hmmlearn的多项式hmm每次出来的结果都不一样, ,难道是我用错了 后来又只能去参考网上C语言的组件,模仿着把向前向后算法 复制 到python里了,废了好大功夫,总算结果一样了o o。。 把代码贴出来把,省的自己不小心啥时候删掉。。。 ...
2014-10-08 17:55 0 6878 推荐指数:
摘要: 本文主要介绍隐马尔可夫模型HMM的python实现,参考的文献主要是:[1]. Lawrence R. Rabiner, ‘A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech ...
1. 前言 隐马尔科夫HMM模型是一类重要的机器学习方法,其主要用于序列数据的分析,广泛应用于语音识别、文本翻译、序列预测、中文分词等多个领域。虽然近年来,由于RNN等深度学习方法的发展,HMM模型逐渐变得不怎么流行了,但并不意味着完全退出应用领域,甚至在一些轻量级的任务中仍有应用。本系列博客 ...
HMM-前向后向算法理解与实现(python) HMM-维特比算法理解与实现(python) 解码问题 给定观测序列 \(O=O_1O_2...O_T\),模型 \(\lambda (A,B,\pi)\),找到最可能的状态序列 \(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T ...
HMM-前向后向算法理解与实现(python) HMM-维特比算法理解与实现(python) 目录 基本要素 HMM三大问题 概率计算问题 前向算法 后向算法 前向-后向算法 基本要素 状态 \(N ...
HMM基本原理 Markov链:如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”,则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程。马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程。HMM是在Markov链的基础上发展起来的,由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂,观察到的时间并不是 ...
(HMM)是中文分词中一类常用的统计模型, 本文将使用该模型构造分词器。关于HMM模型的介绍可以参见隐式马尔 ...
1、原理简述 为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识,花了些时间读了下HTK(用htk完成简单的孤立词识别)的部分源码,对该算法总算有了点大概认识,达到了预期我想要的。不得不说,网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少,都是各种公式满天飞,很少有说具体细节 ...
HMM(hidden markov model)可以用于模式识别,李开复老师就是采用了HMM完成了语音识别。 一下的例子来自于《统计学习方法》 一个HMM由初始概率分布,状态转移概率分布,观测概率分布确定。并且基于两个假设: 1 假设任意时刻t的状态只依赖于前一个时刻的状态,与其他时刻的状态 ...