隱馬爾可夫模型及其應用(編輯修改稿)
2024-09-14 17:13 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 模型實際上是標準馬爾可夫模型的擴展，添加了可觀測狀態(tài)集合和這些狀態(tài)與隱含狀態(tài)之間的概率關(guān)系。 3. HMM的應用 HMM在語音處理中的應用 HMM是序列數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計學習的一種重要概率模型，近幾年來已成功被應用到許多語音處理的任務中。抽取過程描述如下：（1） 對論文部分進行預處理。主要是依據(jù)回車和逗號、分號等標點和符號對頭部信息進行語義塊切分，然后在語義塊基礎(chǔ)上進行信息抽取，這樣可以有效提高抽取準確率召回率。另外還根據(jù)“摘要”、“中圖分類號”等待定標簽將相應抽取域標識；（2） 根據(jù)一些特征對部分語義塊（如標題、單位等）進行詞語切分，然后計算各個詞語成語義塊輸出概率；（3） 在給定的HMM模型下，用韋特比算法進行計算，求出狀態(tài)序列，即語義塊相關(guān)聯(lián)的域，然后按關(guān)聯(lián)抽取各語義項。下面給出HMM模型的語音到口型的映射圖?！MM在人臉識別中的應用HMM是用概率統(tǒng)計的方法進行時序數(shù)據(jù)識別模擬的分類器。最早將HMM應用于人臉識別的文獻是根據(jù)人臉由上至下各個區(qū)域（如頭發(fā)、額頭、眼睛、鼻子、嘴巴）具有自然不變的順序這一相似共性，即可用一個IDHMM，共同組成了.表１是基HMM人臉識別方法和其他識別方法的性能比較： HMM在人臉表情識別中的應用HMM在人臉識別中應用模型步驟如下：（1）評估問題：得到觀察序列和模型參數(shù)，利用
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