《语音信号处理》第八讲HMM隐马尔科夫模型.pptx

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2025-02-18 发布于浙江
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《语音信号处理》第八讲HMM隐马尔科夫模型.pptx

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隐马尔科夫模型

HiddenMarkovModel（HMM）;HiddenMarkovModel;Reviewtemplatemethod;ProblemsofTemplatemethod;HMM:populartool;HMM:populartool;Discrete-TimeMarkovProcess;Discrete-TimeMarkovProcess;ObservableMarkovModel;ExtensionstoHiddenMarkovModels

--TheUrn-and-BallModel;……;HMMforweatherforecast;TheoryofHMM;HMMTopology:Ergodic;HMMTopology:Left-right;Parallelpathleft-rightHMM;ElementsofHMM;weusethecompactnotation

Toindicatethecompleteparametersetofthemodel,thisparameterset,ofcourse,definesaprobabilitymeasureforO,,whichwediscusslater,weusetheterminologyHMMtoindicatetheparametersetandtheassociatedprobabilitymeasureinterchangeablywithoutambiguity.;Bi-Hiddenprocesses;TheThreeBasicProblems;Problem1:

GiventheobservationsequenceO=(o1,o2…,oT),andamodel

howdoweefficientlycompute,theprobabilityoftheobservationsequence,giventhemodel?

Wecanalsoviewtheproblemasoneofscoringhowwellagivenmodelmatchesagivenobservationsequence.Tosolvetheproblemallowsustochoosethemodelthatbestmatchestheobservations.;Problem2

GiventheobservationsequenceO=(o1,o2,…,oT),andthemodel

howdowechooseacorrespondingstaticsequenceq=(q1q2,…,qt)thatisoptimalinsomesense.inthisproblemtofindthecorrectstatesequence.weusuallyuseanoptimalitycriteriontosolvethisproblemasbestaspossible.;Problem3:

Howdoweadjustthemodelparameters

tomaximize

;ProbabilityEvaluation;ProbabilityEvaluation;ProbabilityEvaluation;A.TheForwardProcedure;ForwardProcedure;B.TheBackwardProcedure;BackwardProcedure;Backwardprocedure;accordingforthetransitionfromitoj,aswellastheobservationot+1instatej.Andthenaccountfortheremainingpartialobservationsequencefromstatej.Wewillseealterhowthebackwardaswellastheforwardcalculationa