隐马尔可夫模型(HMM)是自然语言处理(NLP)领域中常用的模型之一,用于处理序列数据。Viterbi算法是HMM中用于解码的核心算法,其目标是根据观测序列找到最可能的隐藏状态序列。本文将从算法的基本概念、实现步骤、代码示例以及与穷举算法的对比等方面,全面解析Viterbi算法。 一、Viterbi解码算法的核心概念 Viterbi算法的核心是通...
1. HMM最可能隐藏状态序列求解概述 在HMM模型的解码问题中,给定模型λ=(A,B,Π)λ=(A,B,Π)和观测序列O={o1,o2,...oT}O={o1,o2,...oT},求给定观测序列O条件下,最可能出现的对应的状态序列I∗={i∗1,i∗2,...i∗T}I∗={i1∗,i2∗,...iT∗},即P(I∗|O)P(I∗|O)...
输入:模型λ=(A,B,π)和观测序列O=(o1,o2,⋯,oT), 初始化: δ1(qi)=πibi(o1),i=1,2,⋯,Nψ1(qi)=0,i=1,2,⋯,N 递推: δt(qj)=max1⩽i⩽Nδt−1(qi)aijbi(ot) ψt(qj)=argmax1⩽i⩽N[δt−1(qi)aij],j=1,2,⋯,N 终止: P∗=max1⩽j...
HMM应用主要面向三个方面:预测、解码和学习。这篇主要讨论预测。 简单来说,预测就是给定HMM,和一个观察得到的可观察状态序列,求出通过HMM得到这个序列的概率是多少,这也是一般机器学习等领域中比较常见的应用,得到一个模型后我们当然是希望通过这个模型来得到一些预测的结果。这个也是HMM应用比较基本比较简单的一个。
特别是跳转的输入标签表示HMM模型中的隐状态，这样就可以找到这个隐状态对于的GMM模型（记做A），这样就...
(多选)下列可以运用隐马尔科夫模型(HMM)描述的概率过程有( )A.天气预报问题B.语音识别的解码问题C.蛋白质结构预测问题D.求解迷宫问题 答案 ABC解:A实际上天气预报就是根据可见状态求解最可能的隐状态问题,B也是类似的。我们分别把天气(如:晴天,雨天等),语音的发音(如:Sheng wuxin xi,注意不同人的发音实际上是...
将Token Passing的思想应用到语音识别的解码过程中,我们首先从孤立词识别引入。一个英文单词音频一般分为三个音素,而一个音素又可以分为若干个状态,这些层级展开一个网络。他们之间的跳转符合隐马尔假设,所以可以应用Viterbi算法进行搜索解码。 单词级的HMM和音素级的HMM都可以直接套用上文的Token Passing模型,实现如下。
HMM模型的解码问题最常用的算法是维特比算法,当然也有其他的算法可以求解这个问题。同时维特比算法是一个通用的求序列最短路径的动态规划算法,也可以用于很多其他问题,比如之前讲到的文本挖掘的分词原理中我们讲到了单独用维特比算法来做分词。 本文关注于用维特比算法来解码HMM的的最可能隐藏状态序列。
HMM模型的解码问题最常用的算法是维特比算法,当然也有其他的算法可以求解这个问题。同时维特比算法是一个通用的求序列最短路径的动态规划算法,也可以用于很多其他问题,比如之前讲到的文本挖掘的分词原理中我们讲到了单独用维特比算法来做分词。 本文关注于用维特比算法来解码HMM的的最可能隐藏状态序列。
C在讲义中已经提到;最后D是一个求解路径问题,不属于概率模型。结果一 题目 (多选)下列可以运用隐马尔科夫模型(HMM)描述的概率过程有( )A.天气预报问题B.语音识别的解码问题C.蛋白质结构预测问题D.求解迷宫问题 答案 ABC相关推荐 1(多选)下列可以运用隐马尔科夫模型(HMM)描述的概率过程有( )A.天气预报问题B....