隐马尔科夫模型HMM的理解

最新推荐文章于 2025-11-21 00:22:46 发布
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本文详细介绍了隐马尔科夫模型(HMM)解决的三大核心问题：评估问题、解码问题及参数估计问题，并分别阐述了针对这些问题所采用的算法，包括前向算法、后向算法、维特比算法及Baum-Welch(B-W)算法。

HMM解决了三个问题

1. Evaluation 评估问题

P(o1,o2, ... | M)

（1）前向算法

（2）后向算法


2. Decoding 解码问题

P(s1,s2,... | o1,o2,...) 

维特比算法


3. Learning 参数估计问题

P(M | theta)

B-W算法（EM算法的特例）

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    学习隐马尔科夫模型建议先阅读《写给小白看的马尔科夫链（Markov Chain）最佳入门教程》，我们知道隐马尔科夫模型中的状态序列其实就是马尔科夫链。     隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域应用广泛。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
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做AI相关的人肯定对HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）绝不会陌生：20 世纪 70 年代起它就统治了语音识别；90 年代成为分词、词性标注的“黄金标准”；今天，虽然深度学习大行其道，HMM 依旧凭借可解释性强、训练速度快、数据要求低三大优点，在工业界中小规模场景下频频露脸。说到HMM，不得不提起马尔科夫模型（Markov Model），这部分可以参考这篇文章HMM 是含有隐含（看不见）状态的概率图模型，用来描述观测序列背后那个“看不见”的状态序列的演化规律。
隐马尔科夫模型HMM及其具体应用
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隐马尔科夫模型HMM及其具体应用 一、隐马尔科夫模型（HMM） 定义 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。 其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。 是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的（隐藏的）的状态的统计马尔可夫模型。 基本理论 隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率
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MATLAB中的隐马尔科夫模型（HMM）实现指南
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可以将一段语音片段分为 静音段、过度段、语音段、结束。 比较常用的VAD技术是基于短时能量和过零率的双门限端点检测。 1. 分别对短时能量和过零率设置两个门限值energy_low, energy_high和zcr_low, zcr_high energy_high > energy_low zcr_high > zcr_low 2. 计算一帧的短时能量enegry和过零率zcr 若e
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"这篇资料主要介绍了隐马尔科夫模型（HMM）的基础知识，包括其与贝叶斯网络的关系和定义。" 隐马尔科夫模型（HMM）是机器学习领域中的一种概率模型，尤其在自然语言处理、语音识别和生物信息学等领域有广泛应用。...
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