Howtosignalprocessing
- Jakie są ukryte stany w HMM?
- Ile mamy parametrów dla tego HMM?
- W jaki sposób HMM są używane w rozpoznawaniu mowy?
- Jest modelem przestrzeni stanu?
Jakie są ukryte stany w HMM?
Ukryty model Markowa jest w zasadzie łańcuchem Markowa, którego stanu wewnętrznego nie można zaobserwować bezpośrednio, ale tylko poprzez jakąś funkcję probabilistyczną. To znaczy stan wewnętrzny modelu określa jedynie rozkład prawdopodobieństwa zaobserwowanych zmiennych.
Ile mamy parametrów dla tego HMM?
Każdy HMM można zdefiniować za pomocą pięciu parametrów i.mi., (N, m, a, b iπ) gdzie n jest liczbą ukrytych stanów.
W jaki sposób HMM są używane w rozpoznawaniu mowy?
Głównym rdzeniem opartych na HMM systemów rozpoznawania mowy jest algorytm Viterbi. Algorytm Viterbi wykorzystuje programowanie dynamiczne, aby znaleźć najlepsze dostosowanie między mową wejściową a danym modelem mowy.
Jest modelem przestrzeni stanu?
Modele przestrzeni stanu (SSM, znane również jako Hidden Markov Models, HMM) to utajone modele zmienne, które są powszechnie stosowane w analizie danych szeregów czasowych ze względu na ich elastyczne i ogólne ramy.
