这就是GMM（Gaussian Mixed Model）高斯混合模型了，概率密度函数示例图像由图三所示，很明显GMM可以描述多峰分布的数据。图三 由GMM的定义，可知表示GMM的参数为——K个\pi,K个\mu，以及K个\Sigma。所以使用GMM对数据进行建模，就是通过包含若干个高斯分布的样本，来确定GMM的上述几个参数的过程
训练好的GMM是把每个状态的观察概率输出到HMM中，也就是HMM中里所谓的B矩阵，由样本的观察序列决定。状...
- GMM-HMM语音识别原理详解 2. GMM是什么?怎样用GMM求某一音素(phoneme)的概率? 2.1 简单理解混合高斯模型就是几个高斯的叠加...e.g. k=3 fig2. GMM illustration and the probability of x 2.2 GMM for state sequence 每个state有一个GMM,包含k个高斯模型参数。如”hi“(k=3): PS:sil表示silence(静...
分析及建议: 你可以买点舒眠胶囊改善睡眠。 咨询时间: 2020-07-21 患者 睡不着失眠吃什么药好(女,22岁) 王智军医生 你好,这种情况有多长时间了? 患者 两年之内 陆陆续续的,有一段时间没事,有一段时间就失眠 王智军医生 平时压力大吗? 患者 其实还好,就是自我感觉压力挺大的 ...
GaussianHMM和GMMHMM模型中,底层隐状态是怎么选取的?是从多个高斯混合模型中选取,还是从多个单高斯模型中选取?显示全部 关注者7 被浏览663 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答
如上，已经介绍完了GMM和HMM的基本思想和实现方法。在NER任务中，状态转移矩阵A，发射矩阵B，状态初始...