原文:HMM基本算法

隱馬爾科夫模型 Hidden Markov Model,以下簡稱HMM 作為語音信號的一種統計模型,在語音處理的各個領域中獲得了廣泛的應用。當然,隨着目前深度學習的崛起,尤其是RNN,LSTM等神經網絡序列模型的火熱,HMM的地位有所下降。但是作為一個經典的模型,學習HMM的模型和對應算法,對我們解決問題建模的能力提高以及算法思路的拓展還是很好的。本篇將介紹HMM應用到語音處理中經常會面臨的 大基 ...

2019-08-10 17:55 0 857 推薦指數:

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HMM算法-解碼問題

這篇文章記錄一下解決HMM三大問題的第二個問題的學習過程。回憶一下,第二個問題是什么來着?給定HMM模型\(lambda\)和觀測序列O,求產生這個觀測序列概率最大的狀態序列是什么?把這個問題叫做解碼問題,也是挺貼切的~ 求解這個問題,有一個經典的算法,叫做Viterbi算法。Viterbi ...

Sun Aug 28 22:59:00 CST 2016 0 1942
HMM Viterbi算法 詳解

HMM:隱式馬爾可夫鏈 HMM的典型介紹就是這個模型是一個五元組: 觀測序列(observations):實際觀測到的現象序列 隱含狀態(states):所有的可能的隱含狀態 初始概率(start_probability ...

Thu Dec 14 17:03:00 CST 2017 0 1002
HMM——維特比算法(Viterbi algorithm)

1. 前言維特比算法針對HMM第三個問題,即解碼或者預測問題,尋找最可能的隱藏狀態序列: 對於一個特殊的隱馬爾可夫模型(HMM)及一個相應的觀察序列,找到生成此序列最可能的隱藏狀態序列。 也就是說給定了HMM的模型參數和一個觀測序列,計算一系列的隱狀態,使得此觀察序列的出現可能最大,即最大化P ...

Fri Jun 28 04:11:00 CST 2019 0 1148
鮑姆-韋爾奇算法求解HMM參數

1. HMM模型參數求解概述     HMM模型參數求解根據已知的條件可以分為兩種情況。     第一種情況較為簡單,就是我們已知D">DD個長度為T">TT的觀測序列和對應的隱藏狀態序列,即{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}">{(O1,I1),(O2,I2 ...

Tue Jul 18 18:18:00 CST 2017 0 2216
隱馬爾可夫HMM中viterbi算法

引言 viterbi算法簡化最有可能的天氣序列的運算過程,forward算法簡化該該觀察值的概率。 問題描述 你在中國,你朋友F在美國,F的作息有walk, shop, clean,但這選擇跟天氣有關,我們又知道Rainy的概率比Sunny的概率大這是初始概率 這是天氣轉移矩陣 這是 ...

Wed May 08 00:41:00 CST 2013 0 5821
淺談分詞算法基於字的分詞方法(HMM

前言 在淺談分詞算法(1)分詞中的基本問題我們討論過基於詞典的分詞和基於字的分詞兩大類,在淺談分詞算法(2)基於詞典的分詞方法文中我們利用n-gram實現了基於詞典的分詞方法。在(1)中,我們也討論了這種方法有的缺陷,就是OOV的問題,即對 ...

Tue Jul 02 23:11:00 CST 2019 0 451
 
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