怎么用pe检测硬盘坏道:隐马尔科夫模型HMM自学 (6)尾声
来源:百度文库 编辑:偶看新闻 时间:2024/05/01 05:23:52
隐马尔科夫模型HMM自学 (6)尾声
崔晓源 翻译
HMM 的第三个应用就是learning,这个算法就不再这里详述了,并不是因为他难于理解,而是它比前两个算法要复杂很多。这个方向在语音处理数据库上有重要的地位。因为它可以帮助我们在状态空间很大,观察序列很长的环境下找到合适HMM模型参数:初始状态、转移概率、混淆矩阵等。
好了,我们终于可以对HMM做一个阶段性的总结了。通过这个系列的自学过程,我相信各位已经和我一样对HMM的概念和应用有了一个初步的了解。这里我们考虑的都是一阶马尔科夫过程。HMM在语音识别和NLP方面都有很深入的应用。
简单说说我学习HMM的初衷,在科研过程中遇到了reranking的问题,候选一直都是别人为我生成的,处于好奇,终于决定自己也研究一下,大家都知道, reranking是需要产生N-best的候选,既然是N-best,那么viterbi算法就只能生成一条最好的路径,其他的该怎么办呢?原来在实际应用过程中,通常是把viterbi decoding与另一种称为stack decoding的算法联合使用(当然A*算法也可以)产生多个候选。前面我们已经对A*算法作了介绍,在今后的日子里,如果我有时间也会把stack decoding向大家介绍。(希望不要等太长时间)
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