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隐马尔可夫模型HMM学习备忘目录隐马尔可夫模型HMM学习备忘1、马尔可夫模型的理解2、隐马尔可夫模型2.1、HHM的组成2.2、HMM解决的三个基本问题隐马尔可夫模型示意图如图[1]：隐含状态转换关系示意图：1、马尔可夫模型的理解包含NNN个状态的系统，马尔可夫过程是状态SiS_iSi​(在此qtq_tqt​为状态SiS_iSi​在时间ttt的状态变量)变化转移过程，状态转移依赖前p个状态，与其他时刻状态无关，称之为p阶马尔可夫过程。系统状态间不独立时有：p(qt=Si∣qt−1=Sj,

ffmpeg 的使用备忘f在命令行使用fmpeg做简单的音频处理音频信息查看：ffmpeg -i 谁伴我闯荡.mp3 -hide_banner音频频率转换：ffmpeg -y -i 谁伴我闯荡.mp3 -ar 8000 谁伴我闯荡1.mp3 -hide_banner音频剪裁：ffmpeg -y -i 谁伴我闯荡.mp3 -ss 00:00:20 -t 00:00:4 -acodec copy 谁伴我闯荡cut1.mp3 -hide_banner录音：ffmpeg -f alsa -i

Python实现数字滤波器文章目录Python实现数字滤波器1、IIR低通、高通、带通和带阻滤波器的设计1.1、设计滤波器的函数1.2、将滤波器应用于语音由语音的产生和感知可知，基音频率的范围是60到450赫兹之间，故语音信号采集需要提取基音时，需要采用低通滤波器来获取低频基音信号，在采用计算机采集语音信号时，语音常混有50赫兹交流混音，也需要采用高通滤波器将其去除，此篇设计数字滤波器，以及实现他们在语言中的简单应用。滤波器传递函数如下：给定数字滤波器的M阶分子b和N阶分母a：