HMM 第16页

语音特征：spectrogram、Fbank(fiterbank)、MFCC

Fbank特征提取方法就是相当于MFCC去掉最后一步的离散余弦变换（有损变换）.在深度学习之前，受限于算法，mfcc配GMMs-HMMs是ASR的主流做法。当深度学习方法出来之后，由于神经网络对

zephyr_wang·2022-12-03 08:20

Chapter1-3_Speech_Recognition(CTC, RNN-T and more)

文章索引：上篇-1-2LAS下篇-1-4HMM总目录1CTCCTC源于

zjuPeco·2022-12-03 06:37

Chapter1-5_Speech_Recognition(Alignment of HMM, CTC and RNN-T)

文章目录1为什么需要Alignment2穷举所有的alignment2.1HMM的对齐2.2CTC的对齐2.3RNN-T的对齐3小结本文为李弘毅老师【SpeechRecognition-AlignmentofHMM

zjuPeco·2022-12-03 06:37

HMM, CTC和RNN-Transducer对齐方式的差异

转载自：https://www.jianshu.com/p/fad774f76be2来自台湾大学李宏毅的课程，对这几个模型的对齐方式做了比较详细的说明。

yuchiwang·2022-12-03 06:04

em聚类算法 java,聚类算法 - EM

EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussianmixturemodel，简称GMM)的参数；隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等

李玉北·2022-12-02 13:38

EM 聚类（Expectation Maximization，最大期望算法）

EM算法相当于一个框架，可以采用不同的模型来进行聚类，比如GMM（高斯混合模型），或者HMM（隐马尔科夫模型）来进行聚类。GMM是通过概率密度来进行聚类，聚成的类符合高斯分布（正态分布）。

hanli0902·2022-12-02 13:31

em算法详细例子及推导_机器学习无监督算法|高斯混合模型(GMM)的来龙去脉，看不懂来找我！当场推导...

weixin_39637256·2022-12-02 13:26

c#将文件流转成pdf，并保存文件

pdf，并保存文件byte[]fileData=(byte[])dt.Rows[0]["fileData"];stringfileName=DateTime.Now.ToString("yyyyMMddhhmmss

qq_36276758·2022-12-01 21:51

生成式模型和判别式模型、HMM

参考–图很好根据训练数据得到分类函数和分界面，比如说根据SVM模型得到一个分界面，然后直接计算条件概率判别式模型计算的是P(y|x)的最大概率作为分类–判别式模型是对条件概率建模，学习不同类别之间的最优边界，无法反映训练数据本身的特性，能力有限，其只能告诉我们分类的类别。生成式模型计算的是P(x,y)作为联合概率作为分类。因为P(x,y)=P(x|y)*P(y):比如说类别标签有｛猫，狗，猪｝，那

Better-1·2022-12-01 13:33

python下mxnet 编译安装遇到问题汇总（一）

mxnetpip安装支持编码集是avx，查看命令：cat/proc/cpuinfoflags:fpudepsetscmsrpaemcecx8apicsepmtrrpgemcacmovpatpse36clflushmm

jinhao_2008·2022-12-01 13:03

判别式模型和生成式模型

x)进行建模，常见判别模型有：线性回归、决策树、支持向量机SVM、k近邻、神经网络等；生成式模型(GenerativeModel)：对联合分布概率p(x,y)进行建模，常见生成式模型有：隐马尔可夫模型HMM

YJ语·2022-12-01 13:32

Linux：OS Kernel Parameters : shmmax

Linux创建Oracle时，在PrerequisiteChecks时出现如下问题：kernel.shmmax：Shmmax是核心参数中最重要的参数之一，用于定义单个共享内存段的最大值，shmmax设置应该足够大

一阵暖风·2022-12-01 08:33

HMM隐马尔科夫时间序列预测 Markov马尔科夫时间序列预测（Matlab）

HMM隐马尔科夫时间序列预测Markov马尔科夫时间序列预测（Matlab）1.所有程序经过验证，保证可以运行2.程序包括源码（主程序一个，子函数两个）和数据集；3.程序适用于单变量时间序列预测。

「已注销」·2022-12-01 07:21

语音识别入门必备技能工具

0.概念：语音信号处理/模式识别/统计分析，1.算法:常用的深度学习算法，包括cnn/dnn/rnn/lstm;GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM;对CTC有经验;2.框架:熟悉至少一种深度学习框架

QuietNightThought·2022-11-30 15:29

如何利用Hutool,快速生成订单的流水号

cn.hutoolhutool-all5.4.7代码此DateUtil类和RandUtil是由Hutool提供的Stringformat=DateUtil.format(newDate(),"yyyyMMddHHmmss

EDT777·2022-11-30 09:20

隐马尔可夫模型例子

前言隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)，是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。

nsq1101·2022-11-29 20:32

python做马尔科夫模型预测法_python 日常笔记 hmmlearn 隐性马尔科夫模型案例分析...

大家可以参考这篇简书python实现关于HMM有两个主要问题：已知上述三个参数，和当前观测序列，求解隐藏状态的变化所有参数未知，只有数据，如何获得三个参数需要使用hmmlearn包导入需要的库importrandomimportdatetime

weixin_39723899·2022-11-29 20:00

隐马尔可夫模型（算法流程&实例演示）

HMM系列传送门：隐马尔可夫模型（背景介绍）隐马尔可夫模型（前向算法与后向算法）隐马尔可夫模型（BaumWelch算法与Viterbi算法）隐马尔可夫模型（模型推断五大问题）例子阐述假设有3个盒

整得咔咔响·2022-11-29 20:54

2021秋招 NLP算法岗面经

一、春招实习阿里4+1一面：自我介绍+三道算法题（两有序链表合并+汉诺塔+最大公共子串）+基础考察+HMM维特比算法二面：聊天+压力面三面：leader面，自我介绍+项目介绍提问+SVM的SMO算法四面

Mecthew·2022-11-29 17:11

ghmm在 Linux 上安装

ghmm在Linux上安装http://ghmm.sourceforge.net/documentation.htmlhttp://www.ghmm.orghttp://www.comp.leeds.ac.uk

คิดถึง643·2022-11-29 12:55

HMM+GMM语音识别技术详解级PMTK3中的实例

提前需要掌握的知识：语音信号基础：语音信号的表示形式、分帧、特征(MFCC)、音素等等HMM模型：离散隐马尔科夫模型级3个问题的求解方法GMM：混合高斯模型，用于连续隐马尔科夫模型。语音数据处

xiaocao9903·2022-11-29 06:13

论文阅读【7】HHM隐马尔科夫模型

1.隐马尔科夫模型（HMM）的介绍隐马尔科夫模型有两个序列，上面一层序列的值称之为影藏值(隐式变量)，下面一个序列中的值被称为观察值，想这个的序列模型被称为生成模型（Generatemodel）。

Alan and fish·2022-11-28 20:07

HMMER 的使用

软件的下载与安装教程链接https://www.jianshu.com/p/39247f589f8aHMMER官方下载地址：http://hmmer.org/download.htmlHMMER使用手册

笨蛋白熊·2022-11-28 19:37

机器学习算法07 - 聚类分析

EMEM算法相当于一个框架，你可以采用不同的模型来进行聚类，比如GMM（高斯混合模型）或者HMM（隐马尔科夫模型）来进行聚类。GMM是通过概率密度来进行聚类，聚成的类符合高

请叫我子鱼·2022-11-27 19:57

机器学习相关(很粗略地过了一遍以后慢慢补充)

机器学习机器学习的思路：机器学习的流程机器学习的算法KNNKNN与K_means的异同KNN流程KD树KNN的步骤线性回归逻辑回归决策树集成学习Kmeans聚类朴素贝叶斯SVMEMHMMXBOOSTLightGBM

犬儒小姐的顶碗人·2022-11-27 18:51

STARK & STARK_LT 复现（2021）

spm=1001.2014.3001.5501一、STARKgithub主页：https://github.com/researchmm/Stark1.环境搭建OS:Ubuntu18.04LTSCUDA

blainet·2022-11-27 14:31

监督学习模型分类生成模型vs判别模型概率模型vs非概率模型参数模型vs非参数模型...

或者直接对条件概率分布P(y|x)做预测PM，SVM，NN，KNN，LR，DT模型一般更准确不需要预设条件鲁棒性更高生成模型：先对概率分布P(x,y)做预测，根据贝叶斯公式得到P(y|x)GDA，NB，HMM

jhc888007·2022-11-27 11:23

基于HMM+维特比算法的词性标注实验附完整C++实现代码

一、理论描述1.在特定条件下，系统在时间t的状态只与其在时间t-1的状态相关。这一随机过程称为马尔可夫过程。2.一个马尔可夫模型由三个部分组成：若干个状态；初始概率；转移概率矩阵。马尔可夫模型中，每个状态代表了一个可观察到的事件，因此如果知道某一事件的观察序列，可应用马尔可夫模型这一统计模型。3.当事件是不可直接观测到的，就称事件是隐状态。而可观察事件的状态为可观察状态。隐马尔可夫模型用于估算可观

weixin_56336619·2022-11-27 03:41

自然语言处理系列二十三》词性标注》词性标注原理》HMM词性标注

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《分布式机器学习实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列二十三词性标注HMM词性标注总结自然语言处理系列二十三词性标注词性标注

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2022-11-27 03:10

手撸HMM实现词性标注（Part-of-speech）

手撸HMM实现词性标注（Part-of-speech）1.环境准备2.使用HMM实现词性标注2.1句子开始和结束标记2.2问题2--HMM参数估计：统计词频计算概率（1）发射概率估计（2）转移概率估计（

咕叽咕叽小菜鸟·2022-11-27 03:05

利用HMM进行词性标注实战

隐马尔可夫有三个问题，第三个问题就是利用已知模型和序列对隐状态序列I=(I1,I2,....In)进行预测.要想进行预测的话可以使用维特比算法，在写维特比算法的时候总是很多bug或者逻辑错误，之后代码会将每一步进行注释。首先要初始化词典以及参数，主要就是做一个id与tag和word的相互转换，以及定义转移矩阵A,初始概率Π，以及观测概率B。然后计算词频，并最后转换成概率，即train函数最后就是利

yjh的博客·2022-11-27 03:03

隐HMM词性标注以及代码详解

#简单实现HMM以及详细解释importnltkimportsysfromnltk.corpusimportbrownbrown_tags_words=[]#P(tags|words)正比于P(ti|t

frank_zhaojianbo·2022-11-27 03:30

统计机器学习方法 for NLP：基于HMM的词性标注

这篇将介绍隐马尔可夫模型HMM（「绝对给你一次讲明白」）并基于HMM完成一个中文词性标注的任务。HMM是什么「隐马尔可夫模型（Hidd

zenRRan·2022-11-27 03:26

论文阅读【8】Conditional Random Fields: An Introduction

通常所用到的方法都是使用隐马尔科夫模型（HMMS）或者使用概率有限状态自动机（probabilisticfinite-stateautomata）去做词性标注任务。HMMS是生

Alan and fish·2022-11-26 15:00

【基于深度学习的脑电图识别】应用篇：DEEP LEARNING APPROACHES FOR AUTOMATIC ANALYSIS OF EEGS

DEEPLEARNINGAPPROACHESFORAUTOMATICANALYSISOFEEGS摘要：数据：时序信号的时序建模：特征提取方法：利用时空上下文建模：1.混合HMMs：模型结构：参数设置：2

BIT可达鸭·2022-11-26 08:19

常见分类算法应用范围/数据要求

是的，下面有几个其他算法的具体介绍单一的分类算法：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类，HMM组合分类算法：Bagging和Boostingk-近邻(kNN，k-NearestNeighbors

jankon6·2022-11-26 07:19

B站【1espresso】NLP - transform、bert、HMM、NER课件

git地址传送门传送门2（含bert情感分析）仅学习使用，侵删中文自然语言处理Transformer模型(一)transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文attentionisallyouneed中所提出的seq2seq模型.现在已经取得了大范围的应用和扩展,而BERT就是从transformer中衍生出来的预训练语言模型.目前transformer模型已经得到广泛认可和应用,而应用的

吃一口桃酥·2022-11-25 19:55

机器学习面试笔试超详细总结（一）（转载）

目录1、判别模型和生成模型2、最大概率分词3、中文分词的基本方法4、CRF（条件随机场）的特点5、隐马尔可夫模型（HMM）时间复杂度及可以使用的数据集6、在二分类问题中的评价方案7、决策树特点8、过拟合

尊新必威·2022-11-25 17:02

python jieba分词教程_Python jieba分词

结巴分词三种模式支持3中分词模式：1.全模式：把句子中的所有可以成词的词语都扫描出来，使用方法：jieba.cut(“字符串”,cut_all=True,HMM=False)2.精确模式：试图将文本最精确的分开

weixin_39623350·2022-11-24 20:11

Python数据分析（4）：jieba分词详解

文章目录jieba分词器1.jieba分词器的分词模式说明（1）精确模式（2）全模式（3）搜索引擎模式（4）Paddle模式2.jieba分词器的基本用法（1）三种模式案例（2）词性标注（3）识别新词：HMM

zdb呀·2022-11-24 20:35

【math】Hiden Markov Model 隐马尔可夫模型了解

文章目录IntroductiontoHiddenMarkovModelIntroductionMarkovchainHiddenMarkovModel(HMM)ThreeQuestionsQ1:evaluateproblem

青灯照颦微·2022-11-24 14:55

语言智能复试简答题猜测整理

randomforest）：支持向量机算法神经网络算法k最近邻（k-NearestNeighbors）：【无监督学习类算法】k均值聚类（k-meansclustering）：EM（期望最大化）算法隐式马尔科夫算法(HMM

听小瑜·2022-11-24 13:30

语音识别如何建模为HMM

其中声学模型通常被建模为HMM。输入的一段语音信号，通过特征提取之后，变成了特征向量的序列，也就是被转化为一个12行（假设声学特征是12维）、N列的一个矩阵，称之为观察序列。

防搞活机·2022-11-24 02:58

【无标题】初识Mmdetection

文章目录Mmdetection安裝全過程系統的選擇显卡驱动安装Cuda与Cudnn安装Anaconda安装Pycharm安装安装PytorchMmdetection安裝全過程系統的選擇雖然最近Mmdetection

你的笑很夕阳·2022-11-23 21:39

实体抽取学习笔记

NLP信息抽取任务：实体抽取关系抽取事件抽取命名实体抽取：用于序列标注的双向LSTM-CRF模型前期知识储备概率图模型：HMM、CRFLSTM词向量深度学习学习目标脉络论文研究背景、成果及意义研究背景命名实体识别是什么分类和序列标注区别

路新航·2022-11-23 20:50

Kaldi中DNN的实现

在kaldi训练过程中，DNN的训练是主要是依赖于GMM-HMM模型的，通过GMM-HMM模型得到DNN声学模型的输出结果(在get_egs.sh脚本中可以看到这一过程)。

m0_61474277·2022-11-23 03:34

week6——DNN-HMM模型

一深度神经网络（DNN）深度神经网络（DeepNeuralNetwoeks，以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前相传播算法做一个总结。1、从感知机到神经网络这个模型只能用于一个二分类，且无法学习比较复杂的非线性模型，因此在工业界无法使用。而神经网络模型则在感知机的基础上做了扩展，总结下主要有三点：加入了隐藏层，隐藏层可以有很多层，

m0_61474277·2022-11-23 03:04

语音识别入门课——week4（隐马尔可夫模型HMM）

一、基本概念（一个定义、一个组成和两个基本假设）HMM定义随机过程：是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。

m0_61474277·2022-11-23 03:03

语音识别入门课——week5（GMM-HMM）

1.背景知识回顾1.1特征提取数字信号的基本知识MFCC/Fbank特征1.2混合高斯模型GMMGMM模型EM算法1.3隐马尔科夫模型HMM的三个基本问题（概率问题，预测问题，学习问题）2.GMM-HMM