基于隐马尔可夫模型的语音识别程序的输入
是语音信号。语音信号是指通过声音传播的信息，可以是人类语言的声音或其他声音。语音信号通常由模拟信号转换为数字信号，以便计算机进行处理和分析。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，用于描述具有隐藏状态的随机过程。在语音识别中，HMM被广泛应用于建模语音信号和语音识别过程。HMM将语音信号建模为一系列状态的序列，每个状态对应于语音信号的一个时间片段。通过观察到的语音信号，HMM可以推断出最有可能的状态序列，从而实现语音识别。
基于HMM的语音识别程序的输入包括以下几个步骤：
- 音频采集：通过麦克风或其他录音设备采集语音信号，并将其转换为数字信号。
- 预处理：对采集到的语音信号进行预处理，包括去除噪声、降低回声等。
- 特征提取：从预处理后的语音信号中提取特征，常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
- 建模训练：使用HMM模型对已标注的语音数据进行训练，学习每个状态的概率转移矩阵和观测概率分布。
- 解码识别：对未知语音信号进行解码识别，通过计算最可能的状态序列，确定输入语音的文本内容。
基于隐马尔可夫模型的语音识别程序在实际应用中具有广泛的应用场景，包括语音助手、语音识别输入法、语音指令控制等。腾讯云提供了一系列与语音识别相关的产品和服务，包括语音识别API、语音识别SDK等，详情请参考腾讯云语音识别产品介绍：腾讯云语音识别。
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基于隐马尔可夫模型的手部运动识别
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我正在为我的最终辅助做手运动识别项目，我的代码的核心是隐马尔可夫模型。一些文件说，我们首先需要检测对象，然后进行特征提取，然后使用HMM来识别运动，
我使用的是openCV，我用haar clasifier做了手检测，我用c++编写了hmm代码，但是我遗漏了一些东西：
我不知道如何将Haar子句与HMM集成
如何从检测到的手(haar clasifier)中进行特征提取？
我知道我们应该首先训练运动识别的HMM，但是我不知道如何训练运动数据，我应该使用什么样的数据？如何准备数据？我在哪里可以找到它们，或者如何收集它们？
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隐马尔可夫模型阈值
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我已经训练了3个隐马尔可夫模型，一个用于语音，一个用于从水龙头出来的水，一个用于敲击桌子。然后，我在看不到的数据上对它们进行测试，得到以下结果：
input: speech
HMM\knocking: -1213.8911146444477
HMM\speech: -617.8735676792728
HMM\watertap: -1504.4735097322673
S
浏览 3提问于2012-06-22得票数 11
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基本隐马尔可夫模型，维特比算法
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我对隐马尔可夫模型还是个新手，我正试图理解这个理论的一个非常基本的部分。
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每个类别的排放概率是如何估计的？Viterbi算法是否需要背景和信号的模板来估计prob(数据|状态)？还是说我完全搞错了重点？
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理解神经网络与隐马尔可夫模型的关系
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本文介绍了基于神经网络、高斯混合模型和隐马尔可夫模型的语音识别技术。在我的研究中，我看到了GeorgeE.Dahl，董宇等人的论文“大词汇语音识别的上下文相关的预训练深层神经网络”。我认为我理解大部分提出的想法，但我仍然对一些细节有困难。如果有人能启发我，我会非常感激的。
据我所知，这一程序包括三个要素：
输入音频流被分割成10 of的帧，并由MFCC进行处理，后者输出一个特征向量。
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HMM是一个状态模型，在这个模型中，每个状态都代表一个三部电话。每一种状态都有一些改变为其
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在边界处估计的概率意味着什么？基于depmixS4包的R中隐马尔可夫模型
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我是隐马尔可夫模型的新手，目前我试图用连续的HMM来预测R中UCI人类活动识别数据集(由加速度计和陀螺仪值组成)上的6个活动，我有训练数据和测试数据，共有561个特征。在读了几篇论文之后，我制作了一个6状态HMM，并使用我所拥有的火车数据对其进行了训练，假设这些状态代表了一个待分类的活动。之后，我使用viterbi来预测用于测试数据的最有可能的HMM序列。使用HMMs的depmixS4包，我尝试输入以下代码：
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浏览 10提问于2014-03-19得票数 3
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隐马尔可夫模型如何识别一个词？
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我刚在这里读到这篇文章(第一个答案)：
我有点明白，但不完全明白。不需要太专业:单词识别究竟是如何工作的？
在帖子中，hmm应该识别由音素/k/ /a/ /t/所代表的“猫”这个词。
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浏览 2提问于2015-11-27得票数 0
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初始化HiddenMarkovModelTrainer对象
python、machine-learning、nltk、hidden-markov-models
我在python中做手势识别，我发现一个可以管理隐马尔可夫模型的更完整的库是nltk。但有件事我不明白。
首先是数据。我有手势的坐标，我把它们按在8簇中(用k-表示)。这是我的手势结构：
raw coordinates x,y: [[123,16], [120,16], [115,16], [111,16], [107,16], [103,17], ...]
centroids x,y : [[ 132.375 56.625 ]
[ 122.45454545 30.09090909]
[ 70.5
浏览 0提问于2012-01-20得票数 2
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连续语音音素识别的隐马尔可夫模型
speech-recognition、speech-to-text、hidden-markov-models
当我有一个孤立的音素时，我知道如何应用隐马尔可夫模型。我只需要创建几个HMM模型(每个模型至少有3个状态)，每个音素一个，计算所有这些模型的前向算法，看看哪一个最有可能。
但现在我有一个连续的语音数据库，音素标记在每个帧(TIMIT)。我如何训练一个HMM，使它能够识别连续语音中的音素？
浏览 0提问于2019-02-20得票数 1
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隐马尔可夫模型中隐态数的确定
machine-learning、computer-vision、hidden-markov-models、feature-extraction
我正在学习隐马尔可夫模型，用于对t个图像帧序列中的运动进行分类。
假设我有来自每个帧的m个维度的特征。然后，我将其聚类为一个符号(用于可观察的符号)。并为k类建立了k个不同的HMM模型。
那么，如何确定每个模型的隐藏状态数以优化预测？
顺便说一句，我的方法正确吗？如果我误解了它的使用方法，请纠正我：)
谢谢:)
浏览 0提问于2013-07-10得票数 5
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自动确定隐藏状态？
machine-learning、hidden-markov-models
我是个新手，所以如果我的问题听起来很天真，请原谅。我正在尝试训练三个HMM模型进行分类。这些模型将是诸如快乐、愤怒和恐惧之类的情绪。我的每个样本都会包括视频和音频数据，其中有一些演员在演绎情感，所以看起来没有任何明确的隐藏状态。有没有一种方法可以让我使用我所有的样本(观察数据)来获得快乐，并自动确定隐藏状态的数量？我不需要知道隐藏状态的标签，我只需要能够将新样本分类为这些情绪之一。
谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2014-04-23得票数 1
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用于训练HMM的MFCC数据格式
java、signal-processing、speech-recognition、hidden-markov-models
我正在尝试开发一个使用mfcc特征和隐马尔可夫模型的java音频分类系统。我正在关注这篇研究论文：。
它对算法的描述如下：
对应于声音事件的样本的每个声音文件在预先强调的帧中被处理，并由具有50%重叠的汉明窗口(25ms)开窗。由13阶MFCC组成的特征向量表征了每一帧。我们使用从左到右的六状态连续密度HMM对每个声音进行建模，没有状态跳跃。每个HMM状态由两个高斯混合分量组成。在模型初始化阶段完成后，所有HMM模型在三个迭代周期中进行训练。
我已经有了第一部分的工作，这是从样本声音的特征提取。结果，我得到了一个二维Double数组，每行由13列组成(每行代表声音的一帧)。现在我的问题是如何使
浏览 5提问于2012-05-29得票数 2
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使用HMM对异构数据进行建模
markov-hidden-model
我已经经历了嗯的概念，并且我已经理解了其中的大多数。然而，我对如何将其映射到我的问题感到困惑。
我有病人的信息。每名病人在x周后都会得到一种药物。X取决于病人的处方。现在，每个病人都得到额外的药物治疗，所以如果分娩失败，他/她不会错过他们的剂量。我们把这个额外的药物缓冲液叫做。所以病人的缓冲液可能已经满了，这意味着他还没有用完。或者可能是部分满了。或者是空的。我的输出状态是服药不当还是服用不当。在我看来，我将找到P(Misdose|S={s1，s2，s3})和P(~Misdose|S={s1，s2，s3})的概率。问题是每个病人都会有不同的顺序。我是否把所有的病人串联成一个序列？还是把它们当成
浏览 0提问于2021-10-11得票数 2
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基于Matlab的MFCC语音HMM训练
matlab、signal-processing、speech-recognition、hidden-markov-models、mfcc
我读过很多关于这方面的文章，但我只是不明白我要怎么做。
我正在尝试构建一个基本的语音识别系统，使用MFCC特性到HMM，我使用的是可用的数据。我用Matlab来做这个。
到目前为止，我已经使用从语音文件中提取了MFCC矢量。我不明白的是，我如何使用这些特性的嗯。
你能解释一下我该怎么训练吗。我正在使用matlab中的hmm实现。请不要向我推荐其他图书馆，因为我实际上是想了解hmm的工作原理。
如何初始化转换矩阵和发射矩阵？
我假设每个状态在单词中都会发出一个特定的音素，那么为了训练嗯，我们应该如何传递MFCC向量呢？
我应该采取什么步骤来训练这个嗯？
给出了隐马尔可夫模型的
浏览 4提问于2015-01-27得票数 3
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如何为在线手写识别的HMM模型建立参数？
hidden-markov-models
我对隐马尔可夫模型有点缺乏经验。如果我想建立一个用于在线手写识别的隐马尔可夫模型(这意味着用户在设备上进行手写识别，而不是识别字母图像)，参数模型是怎样的？例如：
隐藏的状态，
意见，
初始状态概率，
国家过渡概率，
排放概率？
我现在得到的可能是观察结果，它是{ x，y，时间戳}的数组，这是我从用户手指在平板电脑上的移动中记录下来的每个点。
该系统一次只记录/训练/识别一个号码。这意味着我有10个(0到9个)州？或10个分类结果？从这样的网站上，我发现隐藏的状态通常以“序列”的形式出现，而不是那种单一的状态。那么，在这种情况下，州是什么？
浏览 2提问于2020-11-08得票数 0
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语音识别- HMM方法
signals、signal-processing、speech-recognition、hidden-markov-models
真的是理论。
我将开发一个语音算法，并以某种方式建立一个HMM (隐马尔可夫模型)，现在我得到了一个基本的想法。它被用于概率，这可以用在语音识别中。好的，我从一个网站上找到了这句话：
为词汇表中的每个单词构建HMM，然后将音素字符串与每个HMM进行比较，以确定哪个模型最有可能匹配。
现在我有点明白了，但是，我不明白的是..对于要实现的HMM，我是否需要获取词汇表中的每个单词(即在英语词典中)及其频率，然后获取音素的频率？HMM会为手机找到最准确的词吗？
我希望有人能回答这个问题，
谢谢:)
浏览 1提问于2012-09-22得票数 1
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如何对神经网络进行训练，生成串联的特征向量？
neural-network、speech-recognition
通过序列化的，我的意思是输入的值以离散的时间间隔出现，而且向量的大小也不知道。传统的神经网络采用固定大小的并行输入神经元和固定大小的并行输出神经元。
一个序列化的实现可以用于语音识别，其中我可以给网络提供一个时间序列的波形，并在输出端获取音素。
如果有人能指出一些现有的实现，那就太好了。
浏览 0提问于2013-10-17得票数 3
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用python的kinect进行手势识别: hmm学习
python、machine-learning、hidden-markov-models
我想用kinect在python中做手势识别。
在阅读了一些理论之后，我认为最好的方法之一是用隐马尔可夫模型( HMM ) (baum welch或某些EM方法)与一些已知的手势数据进行无监督学习，以实现一组经过训练的HMM(我想识别的每个手势都有一个)。
然后，我会做识别匹配最大日志的可能性(与维特比？)在训练集中用HMM观测到的数据。
例如，我用kinect设备记录了一些手势的数据(右手的坐标x，y，z)(打个招呼，踢一拳，用手做一个圆圈)，我做了一些训练：
# training
known_datas = [
tuple( load_data('punch.mat'),
浏览 4提问于2011-12-13得票数 4
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与手势识别的混淆
machine-learning、hidden-markov-models、viterbi
我一直在读关于HMM理论的书。据我所知，我们需要初始概率，转移概率和发射概率与隐马尔可夫模型相联系。我看到的关于HMM实现的例子在一开始就定义了所有这些概率。但问题是，我想使用HMM来识别手势，而我还不能确定如何定义概率(i.e.transition概率和发射概率矩阵)。我知道如何使用viterbi算法来获得最佳序列，或者如何使用正向-反向推理，这只是我担心的起始概率
关于这一点，有人能给我指点一下吗？
浏览 3提问于2013-05-17得票数 1
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