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AI算法工程师
目录 机器学习 概率图模型 之 隐马尔可夫模型 HMM 一 马尔科夫链 二 HMM 的基本概念 1 HMM 背景与定义 2 HMM 的两个基本假设 3 确定 HMM 的两个空间和三组参数 三 HMM 三个基本问题 导图 四 HMM 相关算法
AI算法工程师
人工智能
算法
HMM
语音识别之HMM算法及其源码
基础 1 了解HMM算法 http www cnblogs com pangxiaodong archive 2011 10 17 2214542 html 2 再次加深印象 http blog csdn net likelet artic
CC amp Speech Recognition
HMM
源码
语音识别
GMM-HMM在语音识别中的应用
1 语音识别系统的基本结构 2 涉及算法 3 GMM高斯混合模型 3 1高斯混合模型的基本概念 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型 p y k 1k k y k p y arrowvert theta sum k 1 k alpha
任建涛
语音识别
HMM
GMM
分类算法
HMM的学习
20201012 0 引言 在学习 异常点检测 这本书的时候 在第十章的内容 离散数据的异常检测 记录中 涉及到隐马尔可夫模型 HMM 的学习 本篇文章具体记录HMM的学习过程 因为 异常点检测 书中关于这部分内容过于简短 本文主要学习文章
异常检测
机器学习
数据挖掘
人工智能
HMM
时序预测
时序预测 MATLAB实现HMM隐马尔可夫模型时间序列预测 目录 时序预测 MATLAB实现HMM隐马尔可夫模型时间序列预测 预测效果 基本介绍 模型描述 程序设计 学习总结 参考资料 预测效果 基本介绍 是一个双重随机的模型 以隐层状态序
时间序列
HMM
隐马尔可夫模型
时间序列预测
上下文相关音素-状态绑定
在发音过程中 因为协同发音的影响 同一个音素在不同的位置 其发音变化很大 如下图所示 同样的元音 eh 在不同的单词中的发音在频域上区分非常明显 因为单音素monophone 是上下文独立的 context independent 为了能够
语音识别
声学模型训练
HMM
状态绑定
隐马尔科夫模型 (HMM) 算法介绍及代码实现
Table of Contents Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型 定义 基本问题 前向算法 算法流程 实现代码 后向算法 算法流程 实现代码 Viterbi算法 算法流程 实现代码 Baum Welch 算法 单观
机器学习
教程
HMM
隐马尔科夫
维特比算法
HMM隐马尔可夫模型进行中文文本分词
文章目录 一 HMM简述 1 引入 2 隐马尔科夫模型 1 定义 Definition of a hidden Markov model 2 应用 3 前向算法 了解 4 维特比算法 5 前向 后向算法 了解 二 使用HMM进行文本分类 1
自然语言处理
人工智能
机器学习
HMM
隐马尔科夫模型
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法 EM HMM 引言 最近在面试中 xff0c 除了基础 amp 算法 amp 项目之外 xff0c 经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法 当然 xff0c 这完全不代表你将来的面试中会
HMM
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法
马尔可夫链 以及 隐马尔可夫模型(HMM)
背景 xff1a 马尔可夫过程 xff08 Markov process xff09 是一类随机过程 它的原始模型马尔科夫链 xff0c 由俄国数学家A A Markov于1907年提出 马尔可夫过程是研究离散时间动态系统状态空间的重要方法
HMM
马尔可夫链
隐马尔可夫模型
Kaldi语音识别技术(六) ----- DTW和HMM-GMM
Kaldi语音识别技术 六 DTW和HMM GMM 文章目录 Kaldi语音识别技术 六 DTW和HMM GMM前言一 语音识别概况二 语音识别基本原理三 DTW xff08 动态时间弯折 xff09 算法四 GMM HMM 前言 前面的内
Kaldi
DTW
HMM
GMM
语音识别技术
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法 EM HMM 引言 最近在面试中 xff0c 除了基础 amp 算法 amp 项目之外 xff0c 经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法 当然 xff0c 这完全不代表你将来的面试中会
HMM
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法