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 ...
隐马尔科夫模型 Hidden Markov Model,以下简称HMM 作为语音信号的一种统计模型,在语音处理的各个领域中获得了广泛的应用。当然,随着目前深度学习的崛起,尤其是RNN,LSTM等神经网络序列模型的火热,HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型,学习HMM的模型和对应算法,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 大基 ...
2019-08-10 17:55 0 857 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
目录 前言 目录 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) HMM分词 两个假设 Viterbi算法 代码实现 实现效果 完整代码 参考文献 前言 在浅谈 ...
前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法。在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对 ...