Я пытаюсь разработать систему для отделения мусора от мусора в распознавании речи. Я использую jahmm реализацию скрытых марковских моделей. Я смущен тем форматом, который должен предоставить данные обучения системе как последовательность наблюдения. И в чем состоит каждое состояние в HMM? Я пробовал читать руководство, но не мог понять. СпасибоФормат последовательности наблюдений для HMM в распознавании речи
Я смущен форматом, который должен предоставить данные обучения системе как последовательность наблюдения.
Чтобы понять формат, который вы можете просто прочитать источники
public <O extends Observation> Hmm<O>
learn(Hmm<O> initialHmm, List<? extends List<? extends O>> sequences)
предполагает, что входные данные должны быть списком последовательностей наблюдений. Каждая последовательность наблюдений представляет собой список наблюдений. Если вы не знаете, что это такое, хорошее знакомство с CS поможет вам
И каково каждое состояние в составе HMM?
Государство HMM - это всего лишь элементы математической структуры. Они не состоят ни в чем. У них есть распределение вероятности, связанное с ними. Вы можете найти более подробную информацию в HMM tutorial, которую лучше прочитать перед началом работы с HMM.
Сама библиотека также описывает все хорошо в документации:
Спасибо большое за ответ. Я понимаю, что вы имеете в виду, я просто не знаю, как это сделать на уровне обработки сигналов, как ученик компьютерных наук. Если у вас есть какие-либо ссылки, которые могут помочь мне понять это, было бы здорово. Еще раз спасибо –
Если вы хотите получить помощь, вам нужно потратить некоторое время, чтобы объяснить, что вам нужно. Я понятия не имею, что вы подразумеваете под «уровнем обработки сигналов» в связи с исходным вопросом, который вы задали. –
Я имею в виду речевой сигнал, после получения MFCC, мне нужно еще больше преобразовать данные, прежде чем передавать их на HMM для обучения? Имеют ли GMM какое-либо отношение к процессу? Потому что я не знаю, что это такое. –