HMM と観測が与えられると、ビタビ アルゴリズムは、この観測を生成する隠れ状態シーケンスを推測できることを知っています。しかし、リアルタイムで使用したい場合はどうでしょうか? つまり、隠された状態を段階的に見つけるということです。観測シンボルが入力にあるたびに、次に来る観測シーケンス全体を知らなくても、隠れた状態が推測されます。リアルタイムで実行されているオーディオ アプリケーションにそれを使用したいので、観測は各時間フレームでのオーディオ機能の値のシーケンスになります。
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時間 T での隠れ状態を予測することに関心がある場合、観測値 O_T が表示されると、データ O_1, ..., O_{T-1}, O_T が得られます。ここで、最も可能性の高い状態は、将来を見ることができないため、後方変数が単に 1 である前方後方で検出されます。要約すると、P(時間 T で隠れ状態 i にいる) = \alpha_T(i) / P(O_1, ..., O_T | \lambda) となり、ここで P(O_1, ..., O_T| \ lambda) = \sum_{i=1}^n \alpha_T(i). 次に、P のすべての i の最大インデックス (私たちは時間 T で隠れ状態 i にいます) があなたの隠れ状態になります。
正式な表記についてはhttp://courses.media.mit.edu/2010fall/mas622j/ProblemSets/ps4/tutorial.pdfを参照してください。
これがあなたが求めていたものなのか、それとも何か他のことを考えていたのか教えてください. リアルタイムで状態の最良のシーケンスを見つけたいだけの場合は、アルファ変数を計算するだけで、そのために未来を調べる必要はありません。
于 2013-03-14T07:23:33.243 に答える