HMM 模型输入数据处理的优雅做法来自实际项目

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HMM 模型输入数据处理的优雅做法来自实际项目

实际项目我是这样做的: def mining_ue_procedures_behavior(seq, lengths, imsi_list): print("seq 3:", seq[:3], "lengths 3:", lengths[:3]) # model.fit(seq, lengths) fitter = LabelEncoder().fit(seq) import sys n_components=[5, 10, 20, 30][int(sys.argv…

应用HTK搭建语音拨号系统3：创建绑定状态的三音素HMM模型

选自:http://maotong.blog.hexun.com/6261873_d.html 苏统华哈尔滨工业大学人工智能研究室 2006年10月30日声明:版权所有,转载请注明作者和来源该系统能够识别连续说出的数字串和若干组姓名.建模是针对子词(sub-word, eg. 音素),具有一定的可扩充性.当加入一个新名字时,只需修改发音词典和任务语法即可.模型为连续混合高斯输出,运用语音决策树聚类形成的绑定状态式三音素. 3. 创建绑定状态的三音素HMM模型目的是加入上下文依赖(cont…

HMM模型

通过前几时断续的学习,发现自己对HMM模型的了解还只停留在皮毛,导致在学习CRF模型并将其与最大熵模型.HMM.MEMM做比较时感觉很吃力,所以又花了两天时间使劲看了遍HMM,发现了解得确实深刻了很多,现小结一下,争取把看过的知识变成自己的,特别感谢52nlp网站http://www.52nlp.cn/和崔晓源翻译的HMM相关资料,英文学习网站http://www.comp.leeds.ac.uk/roger/HiddenMarkovModels/html_dev/main.html,中文神马的…

隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型基础隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较经典的机器学习模型了,它在语言识别,自然语言处理,模式识别等领域得到广泛的应用.当然,随着目前深度学习的崛起,尤其是RNN,LSTM等神经网络序列模型的火热,HMM的地位有所下降.但是作为…

时序分析：HMM模型（状态空间）

关于HMM模型:时序分析:隐马尔科夫模型 HMM用于手势识别: 训练时每一种手势对应一个HMM-Model,识别率取最大的一个HMM即可. 类似于一个封装的完成多类识别器功能单层网络. 优点: 尤其适用于时间序列的建模,对复杂度高的动作也具有较高的识别精度,易于添加和修改手势库. 缺点:训练的难度大(需要多的样本来完成图的优化). 以下引自于一篇论文:基于马尔可夫模型的手势识别算法.修改为了与我自己的项目相关的东西. 引言: 基于隐马尔可夫模型的动态手势识别一般是应用手势的时间特性进行识别.单…

tensorflow学习笔记——多线程输入数据处理框架

之前我们学习使用TensorFlow对图像数据进行预处理的方法.虽然使用这些图像数据预处理的方法可以减少无关因素对图像识别模型效果的影响,但这些复杂的预处理过程也会减慢整个训练过程.为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈,TensorFlow提供了一套多线程处理输入数据的框架. 下面总结了一个经典的输入数据处理的流程: 下面我们首先学习TensorFlow中队列的概念.在TensorFlow中,队列不仅是一种数据结构,它更提供了多线程机制.队列也是TensorFlow多线程输入数据处理…