HMM: Автоматическое определение скрытых состояний?

Question

Я довольно новичок в HMM, поэтому, пожалуйста, извините меня, если какой-либо из моих вопросов звучит довольно наивно. Я пытаюсь подготовить три модели HMM для классификации. Эти модели будут эмоциями, такими как счастье, гнев и страх. Я понимаю, что для каждой из эмоций мне понадобится одна HMM, но я не понимаю, как определить, какими будут скрытые состояния. Каждый из моих образцов будет включать в себя видео- и аудиоданные с участием какого-либо актера, воздействующего на эмоции, поэтому, похоже, не существует четких скрытых состояний. Есть ли способ, которым я могу использовать все свои образцы (данные наблюдения) для счастья и автоматически определять количество скрытых состояний? Мне не нужно знать метку скрытого состояния, мне просто нужно быть способным классифицировать новые образцы в одну из этих эмоций.

Спасибо вам за помощь.

Answer 1

В HMM скрытые состояния - это то, что вы хотите автоматически идентифицировать. Итак, если вы пытаетесь определить, какие эмоции проявляет актер (я не совсем уверен в вашем вопросе, но это то, на что это похоже), скрытые состояния будут эмоциями актера, и видимые результаты этих состояний будут видео и аудио данных.

Answer 2

Если вы хотите смоделировать каждую эмоцию как HMM, то изменения в аудио и визуальных функциях (я не уверен, какие функции вы будете использовать) могут быть зафиксированы изменениями в основной цепи Маркова. Например, скорость высказываний, несомненно, будет отличаться от грусти и страха. Если вы знаете, каковы ваши условно-условные плотности (при повторном использовании ваших функций), вы можете использовать такой метод, как AIC или BIC, чтобы определить количество состояний (см. Walter and Zucchini).