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从GMM-HMM到DNN-HMM

在GMM-HMM中,用高斯混合函数去拟合这样的概率密度函数。如下图所示是一个GMM-HMM的模型框架示意图。 这时,我们将识别单元缩小,为每个音素建立一个HMM。连续语音识别的基本思想就是找出所有音素,并为它们分别建立HMM模型。 学习算法 以上展示了在训练好GMM-HMM模型之后,如何对语音信号进行识别,那么GMM-HMM模型的训练过程又是怎么样的呢? 结合深度网络模型的语音识别 DNN-HMM模型框架 DNN-HMM 与 GMM-HMM对比: 假设输入语音为{x_1,x_2,…,x_T},且HMM有N个状态。 1. 答:首先训练一个GMM-HMM模型,由GMM-HMM模型获得π(q0), aqt−1qt。通过GMM-HMM预测每个xt的标签qt,统计获得p(qt)。最后用深度网络获得p(qt|xt)。

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HMM模型详解

在让HMM开展调查活动之前,该赌场老板也对HMM作了一番调查。 总之,HMM模型就能够描述扔骰子大叔作弊的频率(骰子更换的概率),和大叔用的骰子的概率分布。有了大叔的HMM模型,就能把大叔看透,让他完全在阳光下现形。 3、HMM能干什么! 比如说,在我们已经知道大叔的HMM模型的情况下,我们就能直接估测到大叔扔到10个6或者8个1的概率。 4、HMM是怎么做到的? HMM 的应用 以上举的例子是用HMM对掷骰子进行建模与分析。当然还有很多HMM经典的应用,能根据不同的应用需求,对问题进行建模。 [1]使用HMM进行中文分词.

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    隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型

    隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型基础     隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较经典的机器学习模型了,它在语言识别,自然语言处理,模式识别等领域得到广泛的应用 但是作为一个经典的模型,学习HMM的模型和对应算法,对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好的。本文是HMM系列的第一篇,关注于HMM模型的基础。 1. 什么样的问题需要HMM模型     首先我们来看看什么样的问题解决可以用HMM模型。使用HMM模型时我们的问题一般有这两个特征:1)我们的问题是基于序列的,比如时间序列,或者状态序列。 从这些例子中,我们可以发现,HMM模型可以无处不在。但是上面的描述还不精确,下面我们用精确的数学符号来表述我们的HMM模型。 2. HMM模型的定义      image.png 3.一个HMM模型实例     下面我们用一个简单的实例来描述上面抽象出的HMM模型。

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    HMM研究实例】运用HMM模型的择时策略

    : 隐藏状态数目:6 输入变量:当日对数收益率,五日对数收益率,当日对数高低价差(其他备选因素成交量、成交额等大家可以自行尝试) 混合高斯分布成分数目:1(为了简便,假定对数收益率服从单一高斯分布) HMM 我们看到了六个状态的HMM模型输出的市场状态序列。需要注意的是:HMM模型只是能分离出不同的状态,具体对每个状态赋予现实的市场意义,是需要人为来辨别和观察的。 因为HMM模型对输入的多维度观测变量进行处理后,只负责分出几个类别,而并不会定义出每种类别的实际含义。所以我们从图形中做出上述的判断。 四、择时策略 我们根据模拟出来的隐藏状态,来进行择时。 1.

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    Markov与HMM

    有兴趣的可以去看下我这篇论文 HMM(隐马尔可夫模型) 所谓隐,就是看不见的意思。借用一句话:"当看到方便面中的油包变成固体的时候,宅男知道,冬天来了"。 HMM除了要求隐状态本身之间有固定的转移概率之外,还要求观测序列和隐状态序列之间也有固定的概率关系 设$Q$是所有可能的(隐)状态的集合,$V$是所有可能的观测集合: $$ Q=\{q_1, q_2, 观测概率分布为 $$ B = \begin{bmatrix} {0.5}&{0.5}\\ {0.3}&{0.7}\\ {0.6}&{0.4}\\ {0.8}&{0.8}\\ \end{bmatrix} $$ HMM

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    HMM,MEMM和CRF

    比如,NB与HMM所对应的两种图表示如下: ? ? 可以看出,NB与HMM所对应的independency graph为有向图。 从生成随机模型和判别式模型的角度可以得到: ? HMM ? HMM模型将标注看作马尔可夫链,一阶马尔可夫链式针对相邻标注的关系进行建模,其中每个标记对应一个概率函数。 HMM是一种生成式模型,定义了联合概率分布 ,其中x和y分别表示观察序列和相对应的标注序列的随机变量。 MEMM HMM与MEMM的图模型如下: ? 最大熵模型可以使用任意的复杂相关特征,在性能上最大熵分类器超过了Byaes分类器。 ,召回率也大大的提高,有实验证明,这个新的模型在序列标注任务上表现的比HMM和无状态的最大熵模型要好得多。

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    Human Language Processing——HMM

    这篇文章主要介绍目前一些语音识别技术与HMM有什么关系,然后你就会发现,很多技术其实有借用HMM的思想 ? 过去,我们用统计模型的方式来做语音识别。 前面这项$P(X|Y)$是Acoustic Model,HMM可以建模,后面那项$P(Y)$是Language Model,有很多种建模方式 ? 这便是HMM在解码过程中在做的事情 ? HMM中没有深度学习。当深度学习崛起的时候,人们就开始思考怎么把深度学习用进去。最早的想法都是基于HMM的变体。第一个最常见的方法是Tandem。 接着我们把HMM的输入,由深度学习的输出取代掉声学特征。我们也可以取最后一个隐层或者是bottleneck层 ? 第二个方法是DNN-HMM的混合模型。HMM中有一个高斯混合模型。 没想到它也可以与HMM接,而且思路还是一样的

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    HMM理论理解+实战

    GMM+HMM算法 语音识别就分为三步:第一步,把帧识别成状态(难点)。第二步,把状态组合成音素。第三步,把音素组合成单词。第一步可以当做gmm做的,后面都是hmm做的。 三个HMM state来表示。 可以理解为整个GMM+HMM网络其实主要是为了HMM网络服务的,为什么这么说,先说说HMM对于语音识别需要解决的问题,比如把一系列MFCC特征正确的识别成对应HMM state 系列。 一开始,我们设置每个音素的均值和方差分别为0和1,转移概率矩阵在htk里也是可以设置两头小中间大,这个对于5个状态的hmm,即每个音素分为5个状态。这步就是初始化hmm。 然后,生成各个音素的hmm。 这个可以根据发音字典和原始的hmm来生成。 最后,我们根据训练数据来训练音素级的hmm。这里用到hmm的三大问题。

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    HMM、信号、时序、降噪(附代码)

    去噪的信号(如图中的绿线所示)使用隐藏的马尔可夫模型(HMM)。 2 一种解决方案 在上述应用中,我们感兴趣的是配置状态+1和0,以消除信号中的噪声。 HMM采取的方法是引入观测分布p(y|x),其中 y 是我们的观测值(在这种情况下为原始信号),x 是特定的“隐藏状态”。 先验概率为πi=1/2 然后使用前向维特比方法确定hmm.predict()调用中的状态。 HMM2State 是定义模型的底层scikit hmmlearn实现的简单包装,它绕过了fit() 阶段,定义了模型。 ? 6 替代方案(效果不佳) HMM的典型方法涉及使用前向—后向算法自动确定: 转移概率 观测分布 先验 例如: from hmmlearn.hmm import GaussianHMM rawsignal

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    隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数

    隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率     隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数     在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题 ,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的。 在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到。 在李航的《统计学习方法》中,这个算法的讲解只考虑了单个观测序列的求解,因此无法用于实际多样本观测序列的模型求解,本文关注于如何使用多个观测序列来求解HMM模型参数。 1.  HMM模型参数求解概述 image.png 2. 鲍姆-韦尔奇算法原理 image.png 3.

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    NLP——HMM模型与计算实例

    所关注的内容是自然语言处理中的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)。 那么我们开始吧。 因为本文重点关注的是HMM模型和它的计算举例,因此关于马尔可夫模型相关的内容,我们不多赘述。感兴趣的朋友可以阅读上面贴的那些文章。 隐马尔可夫模型引入 很多人可能第一反应就是隐马尔可夫模型(HMM)到底“隐”在了哪里。为了解释这一点,我们直接给出HMM的一些记号。 HMM在NLP中的应用 在NLP中,HMM也有它自己的一个应用,这个就是HMM标签器(tagger)。

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    隐马尔可夫模型(HMM)

    1 概述 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是结构最简单的贝叶斯网,这是一种著名的有向图模型,主要用于时序数据建模(语音识别、自然语言处理等数据在时域有依赖性的问题)。 下面先从一个直观的例子理解HMM: 假设有三个不同的骰子(6面、4面、8面),每次先从三个骰子里选一个,每个骰子选中的概率为 ? ,如下图所示,重复上述过程,得到一串数字[1 6 3 5 2 7]。 1阶HMM 包含状态变量(也叫latent variable,该变量是离散的、未知的、待推断的) ? 和观测变量(该变量可以是离散的、也可以是连续的) ? ,如下图所示: ? 其联合分布: ? 1.2 HMM中的条件独立(在后续算法推导中非常重要) ? 从概率图模型上给出条件独立的式子非常简单,即遮住某一节点,被分开的路径在给定该节点时独立。 ? 第一问用于理解HMM产生数据的过程,第二问用于理解维特比算法。

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    04 隐马尔可夫模型 (HMM)

    马尔可夫模型 (HMM) 更多内容可以看:一个隐马尔科夫模型的应用实例:中文分词: https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54891582 ?

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    基于HMM的中文词性标注 POSTagging

    2.4 结果可视化 编写shell脚本,对18个训练集批量执行 echo "将python的路径改为当前机器环境下的路径" alias python='/usr/local/bin/python3.7' 二元隐马尔科夫BiHMM模型 HMM模型介绍请点击我的博客:隐马尔科夫模型(HMM)笔记 3.1 训练 # -*- coding: UTF-8 -*- # trainByBiHMM.py def add2transDict 的路径改为当前机器环境下的路径" for ((i=0; i<=17; i++)) do alias python='/usr/local/bin/python3.7' # step 2 : BiHMM 模型 # step 2.1 : 训练模型 python trainByBiHMM.py . 结果讨论思考 在数据规模较小的情况下,每种模型(最大概率、二元HMM、三元HMM)的各自表现如何?差距是怎样产生的? 解答:最大概率模型的预测准确率比BiHMM模型小,原因有2个,1.

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    小孩都看得懂的 HMM

    1 HMM 是什么 HMM 的全称是 Hidden Markov Model,中文是隐马尔可夫模型。 ---- 总结 HMM 的示意图如下: 明晰 HMM 的概念后,让我们步入正题。 2 四个问题 为了把 HMM 讲透,接下来从易到难来分析以下四个问题。 如何估计转换概率和输出概率? 12 Python 实现 回顾 HMM 示意图。 设定初始晴天和雨天概率、转换概率和输出概率,并初始化男生一周心情链。 13 Python 进一步实现 上节已经用 Python 代码实现出来本帖的例子了,但是不够通用。比如所有转换概率和输出概率都是用标量表示的,一旦状态和观测值多的话,代码会非常难看。 朋友们,你们弄懂了 HMM 了吗?

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    HMM到CRF 理解与学习笔记

    [image.png] [image.png] HMM 隐马尔可夫模型 解决什么问题? 使用HMM模型时我们的问题一般有这两个特征: 我们的问题是基于序列的,比如时间序列,或者状态序列。 HMM三个基本问题: 评估观测序列的概率,在给定HMM模型λ=(A,B,π)和观测序列O下,计算模型λ下观测序列的出现概率P(O|λ),用到的是前向-后向算法 预测(解码)问题,在给定HMM模型λ=(A 而HMM是在对观测序列做了马尔科夫假设的前提下建立联合分布的模型。 只有linear-CRF模型和HMM模型才是可以比较讨论的。 CRF更加强大,理由如下: - 可以为每个 HMM 都建立一个等价的 CRF image.png - CRF 的特征可以囊括更加广泛的信息:HMM 基于“上一状态to当前状态”的转移概率以及“当前状态 HMM https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.htm jieba分词中的HMM https://zhuanlan.zhihu.com/p/40502333

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    python—结巴分词的原理理解,Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。

    结巴分词的过程: jieba分词的python 代码 结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1. 给定待分词的句子, 使用正则获取连续的 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到的字, 组合成一个新的片段短语, 使用HMM

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    基于HMM的语音合成理论知识

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    基于HMM的语音识别搭建(未用HTK)

    to do 测试中文 source # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' Author:Yan Errol Email:2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-05-04--19:50 File:HMM语音识别 Describe: 建立语音识别 ''' import os import argparse import numpy as np from scipy.io import wavfile from hmmlearn import hmm from python_speech_features import mfcc # 创建HMM类 class HMMTrainer(object): ''' 用高斯隐马尔科夫模型(GaussianHMMs)来对数据建模。

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    深入机器学习系列之分词和HMM

    每只袋子对应HMM 中的状态;球的颜色对应于HMM 中的状态的输出。 那么: (5) 初始状态的概率分布:初始状态的概率分布 π = π i ,其中, 为了方便,一般将HMM 记为:μ (A, B, π ) 用以指出模型的参数集合。

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