理論は本当に。
私は音声アルゴリズムを開発する予定で、どうにかして HMM (隠れマルコフ モデル) を構築する必要があります。これで、1 つの基本的なアイデアが得られました.確率に使用され、これを音声認識に使用できます。わかりましたので、ウェブサイトからこの引用を見つけました：
「語彙内の各単語に対して HMM が構築され、その後、音の文字列が各 HMM と比較され、どのモデルが最も一致する可能性が高いかが判断されます。」
今、私はこれを理解していますが、私が理解していないのは..HMMを実装するには、語彙（つまり、英語の辞書）の各単語と頻度を取得する必要がありますか？電話？HMM は電話を表す最も正確な単語を見つけますか?
誰かがこれに答えてくれることを願っています、
ありがとう ：）
coursera に関する Daphne Koller の PGM コースは無視してください。実際にはあなたの質問には対応していません。HMM を徹底的に紹介し、音声認識の問題がどのように処理されるかを説明している非常に優れた論文があります。この論文は、Lawrence R. Rabiner による" A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition " と呼ばれています。
Coursera.org@https://www.coursera.org/course/pgmでDr.DaphneKollerの確率的グラフィカルモデルコースをチェックすることをお勧めします。
このコースでは、隠れマルコフモデルと機械学習アプリケーションについて説明します。