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音声認識でゴミとそうでないものを区別するシステムを開発しようとしています。隠れマルコフ モデルの jahmm 実装を使用しています。トレーニング データを観測シーケンスとしてシステムに提供する必要がある形式について混乱しています。そして、HMM の各状態は何で構成されているのでしょうか? 説明書を読んでみましたが、理解できませんでした。ありがとうございました

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トレーニング データを観測シーケンスとしてシステムに提供する必要がある形式について混乱しています。

形式を理解するには、ソースを読むだけです

public <O extends Observation> Hmm<O>
    learn(Hmm<O> initialHmm, List<? extends List<? extends O>> sequences)

は、入力データが観測シーケンスのリストでなければならないことを示唆しています。各観測シーケンスは、観測のリストです。リストとは何かを理解していない場合は、CS の入門書が役に立ちます。

そして、HMM の各状態は何で構成されているのでしょうか?

HMM の状態は、数学的構造の単なる要素です。それらは何も構成されていません。それらには確率分布が関連付けられています。詳細については、 HMM チュートリアルを参照してください。HMM の作業を開始する前に、このチュートリアルをよく読んでください。

ライブラリ自体も、ドキュメントですべてをよく説明しています。

http://jahmm.googlecode.com/svn/javadoc/0.6.2/index.html

于 2013-06-01T11:30:34.033 に答える