## 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
https://www.jianshu.com/p/eccb9eb9a921 https://www.jianshu.com/p/b7758d4a59ca
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2020-03-07 17:04:00
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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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http://blog.sina.com.cn/s/blog_46ed82810100cgwb.html
彻底搞定C指针－const int * pi/int * const pi的区别
http://www.qnr.cn/pc/lin/study/201008/521819.html
Linux系统内存监控全面讲解之free命令
http://www.qnr.cn/pc/
原创
2011-10-05 17:59:03
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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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文章目录一、介绍二、相关工作2.1 地图匹配问题2.2 最短路径计算三、问题描述四、系统总览五、ST匹配算法5.1 候选准备5.2 空间分析5.3 时间分析5.4 结果匹配5.5 本地ST匹配策略六、算法分析七、实验7.1 实验设置7.2 评估方法7.3 实验结果八、结论参考文献 摘要 地图匹配是将观察到的用户位置序列与数字地图上的道路网络对齐的过程，大多数当前的地图匹配算法仅处理高采样率
工业机器人是专门设计和制造用于执行各种工业任务的机器人系统，这些机器人通常被用于自动化制造过程，以提高生产效率、降低成本，并执行危险或重复性高的任务。随着技术的不断进步，工业机器人的能力和应用范围还将继续扩大。在本节的内容中，将介绍基于ROS实现一个工业机器人运动控制和轨迹规划系统。实例4-1：基于ROS的工业机器人的运动控制和轨迹规划系统（源码路径：codes\4\gui\ ROS_M
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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简介 HMM 中的变量可以分为两组. 第一组是 状态变量 $\{y_i,y_2,\cdots, y_n\}$, 其中 $y_i \in \mathcal{Y}$ 表示第 $i$ 时刻的系统状态. 通常假定状态变量是隐藏的、不可观测的, 因此状态变量亦被称为 隐变量 (hidden variable)
原创
2021-08-27 09:47:23
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为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识，花了些时间读了下HTK（用htk完成简单的孤立词识别）的部分源码，对该算法总算有了点大概认识，达到了预期我想要的。不得不说，网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少，都是各种公式满天飞，很少有说具体细节的，当然了，那需要有实战经验才行。下面总结以下几点，对其有个宏观印象即可（以孤立词识别为例）。一、每个单词的读音都对应一个HMM模型，大家都知道HMM
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2024-03-22 12:54:45
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目录基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统训练解码基于单音素的GMM-HMM语音识别系统音素/词典训练解码基于三音素的GMM-HMM语音识别系统三音素决策树 基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统语音识别中GMM是一个对角的GMM，它的协方差为对角阵，这是因为在GMM-HMM语音识别中，一般使用MFCC特征，而MFCC特征各维特征是独立的，只需要对角阵就可以描述它，此外，对角GMM模型的参数量相
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2024-02-18 11:23:27
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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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Scala实现的：https://github.com/skrusche63/spark-intent/tree/master/src/main/scala/de/kp/scala/hmmhttps://github.com/apache/spark/compare/master...lilrex:sequenceHMM前向算法的spark实现http://f.dataguru.cn/thread
原创
2023-07-14 20:14:30
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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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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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学了一年的JAVA，最近搞android也发现稳固的JAVA基础很重要~基础没牢靠的话想要继续研究android的话很吃力；从概念开始引出知识体系是我比较喜欢的一种方式。今天复习的是复用类这个概念。类的复用是是JAVA引人注目的功能之一；区分一点就是我们的复用限定在类的复用，而不是通常说的更广意义的软件代码复用，软件代码复用不是简单的复制别的代码，而是对类的复用按照thinking in java
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2024-07-04 17:55:14
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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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原创
2021-07-13 14:34:12
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