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
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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## 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
汉语中句子以字为单位的，但语义理解仍是以词为单位，所以也就存在中文分词问题。主要的技术可以分为：规则分词、统计分词以及混合分词（规则+统计）。基于规则的分词是一种机械分词，主要依赖于维护词典，在切分时将与剧中的字符串与词典中的词进行匹配。主要包括正向最大匹配法、逆向最大匹配法以及双向最大匹配法。统计分词主要思想是将每个词视作由字组成，如果相连的字在不同文本中出现次数越多，就越可能是一个词。（隐马尔
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2024-01-26 22:39:47
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语音识别是让计算机能听懂人类口述的自然语言。 语音识别模型和算法是实现计算机语音识别的关键。而基于统计的隐马尔可夫模型（ HMM ）识别和训练算法是在研发语音识别系统时常用的一种算法，也是目前最为成功的一种语音识别模型和算法。 语
音识别的特点是具有随机性 , 但
同时也有一个潜在的基本结构。例如，一个语音有基本结构，而发音时口型的大小，长短、强弱和在口腔中的位置等却因
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2024-02-29 13:18:58
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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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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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python+框架+模型学习python学习numpyNumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库!基础功能演示 -- 简书argmaxargmax返回的是最大数的索引.argmax有一个参数axis,默认是0,表示第几维的最
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2024-05-14 15:57:22
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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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问题:什么是马尔科夫模型?用来干什么?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import random
import datetime # 可有可无,用来记录模型学习时间,
import numpy as np
from hmmlearn i
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2024-08-14 15:29:20
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文章参照# coding=utf-8
import re
import numpy as np
class Hmm(object):
def __init__(self, train_path):
self.train_path = train_path
self.clean_data()
def clean_data(self):
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2023-06-21 10:36:06
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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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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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# 基于HMM模型实现中文分词
在自然语言处理中，中文分词是一个重要的任务。在这篇文章中，我们将介绍如何基于隐马尔可夫模型（HMM）实现中文分词。整个过程分为几个基本步骤，下面将用表格展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
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引言最近再参加网页设计大赛，任务量都在网页设计和网页修改，以至于落了好多天学习大数据的知识。今天比赛结束，正好写一篇网页大赛用到的技术正文我们做的是一个豆瓣top250数据分析的一个网页，其中有一项技术是用到了词云，今天正好把这项技术说说。具体怎么做的呢，首先我们先爬取了豆瓣top250 220条关于某个电影的短评，然后将短评存到数据库，读取数据库，将关于该部电影的短评组成一句话，进行jieba分
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2023-08-08 16:10:59
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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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