,对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好的。本篇将介绍HMM应用到语音处理中经常会面临的3大基 ...
这篇文章记录一下解决HMM三大问题的第二个问题的学习过程。回忆一下,第二个问题是什么来着 给定HMM模型 lambda 和观测序列O,求产生这个观测序列概率最大的状态序列是什么 把这个问题叫做解码问题,也是挺贴切的 求解这个问题,有一个经典的算法,叫做Viterbi算法。Viterbi是个了不起的人物,数学之美第 就是讲Viterbi和他的Viterbi算法。 Viterbi算法针对篱笆网络有向图 ...
2016-08-28 14:59 0 1942 推荐指数:
,对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好的。本篇将介绍HMM应用到语音处理中经常会面临的3大基 ...
隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解 ...
HMM:隐式马尔可夫链 HMM的典型介绍就是这个模型是一个五元组: 观测序列(observations):实际观测到的现象序列 隐含状态(states):所有的可能的隐含状态 初始概率(start_probability ...
现在,重点是要了解并解决HMM 的三个问题。 问题1,已知整个模型,我女朋友告诉我,连续三天,她下班后做的事情分别是:散步,购物,收拾。那么,根据模型,计算产生这些行为的概率是多少。 问题2,同样知晓这个模型,同样是这三件事,我女朋友要我猜,这三天她下班后北京的天气 ...
1. 前言维特比算法针对HMM第三个问题,即解码或者预测问题,寻找最可能的隐藏状态序列: 对于一个特殊的隐马尔可夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,找到生成此序列最可能的隐藏状态序列。 也就是说给定了HMM的模型参数和一个观测序列,计算一系列的隐状态,使得此观察序列的出现可能最大,即最大化P ...
1. HMM模型参数求解概述 HMM模型参数求解根据已知的条件可以分为两种情况。 第一种情况较为简单,就是我们已知D">DD个长度为T">TT的观测序列和对应的隐藏状态序列,即{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}">{(O1,I1),(O2,I2 ...
引言 viterbi算法简化最有可能的天气序列的运算过程,forward算法简化该该观察值的概率。 问题描述 你在中国,你朋友F在美国,F的作息有walk, shop, clean,但这选择跟天气有关,我们又知道Rainy的概率比Sunny的概率大这是初始概率 这是天气转移矩阵 这是 ...