AI大語音（五）——隱馬爾科夫模型（HMM）
時間t0到時間tK這段時間內接待顧客的人數，就是依賴於時間t的一組隨機變量，即隨機過程。 馬爾科夫過 ...
原文：隱馬爾科夫模型用於語音識別的原理（HMM+GMM）
本文簡明講述GMM HMM在語音識別上的原理，建模和測試過程。這篇blog只回答三個問題： .什么是Hidden Markov Model HMM要解決的三個問題: Likelihood Decoding Training . GMM是神馬 怎樣用GMM求某一音素 phoneme 的概率 . GMM HMM大法解決語音識別 . 識別 . 訓練 . . Training the params of ...
2015-12-03 21:48 0 4597 推薦指數：
相關推薦
隱馬爾科夫模型(HMM)原理詳解
隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是可用於標注問題的統計學習模型，描述由隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成觀測序列的過程，屬於生成模型。HMM在語音識別、自然語言處理、生物信息、模式識別等領域都有着廣泛的應用。 一、 HMM模型的定義 HMM模型是關於時序 ...
隱馬爾科夫模型HMM（一）HMM模型
隱馬爾科夫模型HMM（一）HMM模型基礎 隱馬爾科夫模型HMM（二）前向后向算法評估觀察序列概率 隱馬爾科夫模型HMM（三）鮑姆-韋爾奇算法求解HMM參數 隱馬爾科夫模型HMM（四）維特比算法解碼隱藏狀態序列 隱馬爾科夫模型（Hidden ...
隱馬爾科夫模型（HMM）學習筆記二
這里接着學習筆記一中的問題2，說實話問題2中的Baum-Welch算法編程時矩陣轉換有點燒腦，開始編寫一直不對（編程還不熟練hh），后面在紙上仔細推了一遍，由特例慢慢改寫才運行成功，所以代碼里面好 ...
隱馬爾科夫模型 介紹 HMM python代碼
參考文獻：統計學習方法，李航。 下一篇將介紹：問題3的具體解決方法為維比特算法（biterbi) algorithm 本人水平有限，懷着分享學習的態度發 ...
隱馬爾科夫模型(HMM) 舉例講解
什么問題用HMM解決 現實生活中有這樣一類隨機現象，在已知現在情況的條件下，未來時刻的情況只與現在有關，而與遙遠的過去並無直接關系。 比如天氣預測，如果我們知道“晴天，多雲，雨天”之間的轉換概率，那么如果今天是晴天，我們就可以推斷出明天是各種天氣的概率，接着后天的天氣可以由明天的進行 ...
用hmmlearn學習隱馬爾科夫模型HMM
在之前的HMM系列中，我們對隱馬爾科夫模型HMM的原理以及三個問題的求解方法做了總結。本文我們就從實踐的角度用Python的hmmlearn庫來學習HMM的使用。關於hmmlearn的更多資料在官方文檔有介紹。 1. hmmlearn概述 hmmlearn安裝很簡單，"pip ...
HMM基本原理及其實現（隱馬爾科夫模型）
HMM（隱馬爾科夫模型）基本原理及其實現 HMM基本原理 Markov鏈：如果一個過程的“將來”僅依賴“現在”而不依賴“過去”，則此過程具有馬爾可夫性，或稱此過程為馬爾可夫過程。馬爾可夫鏈是時間和狀態參數都離散的馬爾可夫過程。HMM是在Markov鏈的基礎上發展起來 ...