## 隐马尔可夫模型（HMM）介绍与Java实现
### 引言
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种经典的统计模型，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域。HMM能够从观测序列中学习出隐藏的状态序列，并用于模式识别和预测。
本文将介绍HMM的基本概念、数学原理，并给出Java实现的代码示例，帮助读者理解和应用HMM模型。
### 隐马尔可夫模
原创
2023-08-09 10:07:34
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这种预连接的流通常有标准输入，标准输出和标准错误流。最常见的实现了编解码功能的就是我们常说的标准流，Java编程中我们从java.system中能够看到in，out,err等标准I/O流的定义。标准输入默认从键盘读取它的输入。标准输出和标准错误默认将它们的输出到屏幕上。数据流的分类======说到数据流就不得不说我们常见的数据流类型，通常我们处理的数据主要分为两种类型，一种是基于文件存储块的块类型
原文出处：今天所要讨论的是fillReferenceSamples这个函数，它主要功能是在真正进行帧内预测之前，使用重建后的Yuv图像对当前PU的相邻样点进行赋值，为接下来进行的角度预测提供参考样点值。这个函数实际上实现的是官方当前标准（JCTVC-J1003）draft 8.4.4.2.2（Reference sample substitution process for intra sampl
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2023-08-29 22:34:57
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HMM有三个典型(canonical)问题: 已知模型参数，计算某一特定输出序列的概率.通常使用forward算法解决. 已知模型参数，寻找最可能的能产生某一特定输出序列的隐含状态的序列.通常使用Viterbi算法解决. 已知输出序列，寻找最可能的状态转移以及输出概率.通常使用Baum-Wel...
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2013-11-11 17:39:00
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基于Java+SVM+ID3的基于工业大数据的故障诊断模型设计与实现（毕业论文+程序源码）大家好，今天给大家介绍基于Java+SVM+ID3的基于工业大数据的故障诊断模型设计与实现文章目录： 基于Java+SVM+ID3的基于工业大数据的故障诊断模型设计与实现（毕业论文+程序源码）1、项目简介2、资源详情3、关键词4、毕设简介5、资源下载6、更多JAVA毕业设计项目 1、项目简介在工业设备的运行过
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2024-09-18 10:52:11
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关于HMM模型的介绍，网上的资料已经烂大街，但是大部分都是在背书背公式，本文在此针对HMM模型在中文分词中的应用，讲讲实现原理。尽可能的撇开公式，撇开推导。结合实际开源代码作为例子，争取做到雅俗共赏，童叟无欺。没有公式，就没有伤害。
模型介绍第一次听说HMM模型是从李开复的博文论文中听说的：李开复1988年的博士论文发表了第一个基于隐马尔科夫模型（HMM）的语音识别系统Sphinx，被《商业周刊》
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2023-09-14 16:13:03
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这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点，HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化，而CRF模型中，统计了全局概率，在 做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。举个例
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2022-12-19 17:37:40
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目录1 马尔科夫链1.1 简介1.2 经典举例1.3 小结2 HMM简介2.1 简单案例2.2 案例进阶2.2.1 问题阐述2.2.2 问题解决3 HMM模型基础3.1 什么样的问题需要HMM模型3.2 HMM模型的定义3.3 一个HMM模型实例3.4 HMM观测序列的生成3.5 HMM模型的三个基本问题4 前向后向算法评估观察序列概率4.1 回顾HMM问题一：求观测序列的概率
原创
2022-11-05 11:04:37
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深入模型在上一个章节中，我们提到了Django是基于MVC架构的Web框架，MVC架构追求的是“模型”和“视图”的解耦合。所谓“模型”说得更直白一些就是数据，所以通常也被称作“数据模型”。在实际的项目中，数据模型通常通过数据库实现持久化操作，而关系型数据库在很长一段时间都是持久化的首选方案，下面我们以MySQL为例来说明如何使用关系型数据库来实现持久化操作。配置关系型数据库MySQL我们继续来完善
语音识别中的HMM-GMM模型：从一段语音说起虽然现在端到端语音识别模型可以直接对后验概率建模，可以不需要HMM结构了。但实际上目前很多state-of-the-art模型还是以HMM结构为主，比如chain model。而且掌握HMM-GMM结构，对于深入理解语音识别过程是由有一定好处的。但对于外行或者刚接触语音识别的人来说，要弄懂HMM-GMM结构还是要花不少时间的，特别是被一大推公式整懵了。
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2024-03-13 22:29:01
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语音识别之声学模型知识（个人整理）声学模型 声学模型使用高斯混合-隐马尔科夫模型（GMM-HMM），训练该模型的准则有： ①早期的最大似然准则（ML）最大似然估计原理 ②中期的序列判别训练法（sequence hierarchical model） ③目前广泛使用的基于深度学习的方法。一、高斯混合模型 GMM模型用在说话人识别、语音降噪以及语音识别方面。 设正态随机向量为X的多元高斯分布是 其中，
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2024-06-28 06:10:33
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目录1. DNN-HMM语音识别系统2. 深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3. 总结4. 作业代码 1. DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM语音识别系统的训练流程是在我们上一节所学的GMM-HMM语音识别系统的基础上，加上了对齐和DNN训练的方式。其流程图如下图所示： 2. 深度神经网络 首先来了解一些神经网络
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2024-04-06 20:27:17
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# HMM（隐马尔可夫模型）及其在Java中的实现
隐马尔可夫模型（HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统的隐状态如何通过观察到的事件进行转移。HMM在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域得到广泛应用。本篇文章将简要介绍HMM的基本概念，并提供Java实现的代码示例。
## HMM的基本概念
HMM由以下几个部分组成：
1. **状态集合**: 包含系统可处于的所有状态。
2. **观
HMM(Hidden Markov Model), 中文称作隐含马尔科夫模型, 因俄国数学家马
原创
2023-01-24 13:15:32
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NLP-统计分词-隐马尔可夫模型实现一、HMM分词思想二、HMM模型构建1. 模型状态集合2. 观察状态集合3.观察状态和状态序列4. 状态转移概率分布矩阵5. 观测状态概率矩阵(发射概率)6. 初始概率7. 目标三、语料库四.python代码实现1. 初始化类2. 决定是否重新训练3. 初始化参数4. 输入的句子做标注5. 训练6. 维特比算法标注，根据标注分词7. 测试8. 结果 一、HMM
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2023-09-21 08:46:08
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上前几节我们简单介绍了命名体识别的算法，其实主要的方法就是HMM和CRF了，因为可以转换为标注问题，这里都可以使用HMM和CRF，本节我们将介绍另外一个重要的知识点即词性标注，同样的在宗老师的书里都有详细的讲解，这里就简单的讲解一下，那么我们下面就开始：Part-of-speech，是重要的基础性工作，为后续的句法分析等进一步工作提供基础。分词，命名实体识别，词性标注并称汉语词法分析“三姐妹”。词
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2023-11-18 21:52:38
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在自然语言处理领域中，HMM（隐马尔可夫模型）和 CRF（条件随机场）算法常常被用于分词、句法分析、命名实体识别、词性标注等。由于两者之间有很大的共同点，所以在很多应用上往往是重叠的，但在命名实体、句法分析等领域 CRF 似乎更胜一筹。通常来说如果做自然语言处理，这两个模型应该都要了解，下面我们来看看本文的内容。从贝叶斯定义理解生成式模型和判别式模型理解 HMM（隐马尔可夫模型）和 CRF（条件随
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2023-08-07 20:39:04
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一、马尔可夫链马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程（马尔可夫性质是无记忆性）>>>>这一刻的时刻，受前一时刻的影响，不受更往前时刻状态的影响隐马尔可夫链>>>>隐藏状态序列二、隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)是统计模型，处理的问题具有以下特征：问题基于序列，像时间序列或者状态序列问题中有两类数据，一类序列数据是
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2024-06-08 13:41:58
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基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点：DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设；DNN的输入可以采用连续的拼接帧，因而可以更好地利用上下文的信息；DNN的训练过程可以采用随机优化算法来实现，而不是采用传统的批优化算法，因此当训练数据规模较大
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2023-10-28 13:14:51
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一、隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model）1、简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的，而是美国数学家鲍姆提出的，隐含马尔可夫模型的训练方法（鲍姆-韦尔奇算法）也是以他名字命名的率分-1有关，...
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2022-03-29 18:04:50
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