Model Markov Tersembunyi untuk Rcognition Ucapan. Bilangan negeri hmm

1. Apakah keadaan tersembunyi di hmm?
2. Berapa banyak parameter yang kita ada untuk hmm ini?
3. Bagaimana HMM digunakan dalam Pengiktirafan Ucapan?
4. Adakah hmm model ruang negara?

Apakah keadaan tersembunyi di hmm?

Model Markov Tersembunyi pada dasarnya adalah rantai Markov yang keadaan dalamannya tidak dapat diperhatikan secara langsung tetapi hanya melalui beberapa fungsi probabilistik. Iaitu, keadaan dalaman model hanya menentukan taburan kebarangkalian pembolehubah yang diperhatikan.

Berapa banyak parameter yang kita ada untuk hmm ini?

Mana -mana hmm boleh ditakrifkan dengan lima parameter i.e., (N, m, a, b, dan π) di mana n ialah bilangan keadaan tersembunyi.

Bagaimana HMM digunakan dalam Pengiktirafan Ucapan?

Inti utama sistem pengiktirafan pertuturan berasaskan HMM ialah algoritma Viterbi. Algoritma Viterbi menggunakan pengaturcaraan dinamik untuk mengetahui penjajaran terbaik antara ucapan input dan model ucapan yang diberikan.

Adakah hmm model ruang negara?

Model Angkasa Negeri (SSM, juga dikenali sebagai model Markov yang tersembunyi, HMM) adalah model pembolehubah laten yang biasanya digunakan dalam menganalisis data siri masa kerana kerangka fleksibel dan umum mereka.