語音識別中HMM的觀察序列格式
[英]Observation sequences format for HMM in speech recognition
問題描述
我正在嘗試開發一個系統來在語音識別中將垃圾與非垃圾分開。 我正在使用隱馬爾可夫模型的 jahmm 實現。 我對應該向系統提供訓練數據作為觀察序列的格式感到困惑。 HMM 中的每個狀態是由什么組成的？ 我嘗試閱讀手冊，但無法理解。 謝謝
1 個解決方案
解決方案1
2 已采納 2013-06-01 11:30:34
我對應該向系統提供訓練數據作為觀察序列的格式感到困惑。
要了解格式，您可以閱讀源代碼
public <O extends Observation> Hmm<O>
learn(Hmm<O> initialHmm, List<? extends List<? extends O>> sequences)
建議輸入數據必須是觀察序列的列表。 每個觀察序列都是一個觀察列表。 如果你不明白什么是列表，一個好的 CS 介紹可以幫助你
HMM 中的每個狀態是由什么組成的？
HMM 的狀態只是數學結構的元素。 它們不由任何東西組成。 它們具有與之相關的概率分布。 您可以在HMM 教程中找到更多詳細信息，在開始研究 HMM 之前最好先閱讀這些教程。
庫本身也在文檔中很好地描述了一切：
語音識別android工作室
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