VITERBI

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维特比(Viterbi)算法，近似算法序列过长导致出现0概率而使程序运行失败的处理方法

原始Viterbi算法 (1) 初始化 (初始状态向量乘以第一个观测 $ o_{1} $ ) : \[\begin{array} \delta_{1}(i)=\pi_{i} b_{i}\left(o_{1}\right), \quad i=1,2, \cdots, N \\ \psi_{1}(i)=0, \quad t=1,2, \ldots, N \end{array} \](2) 递推，对于 $ t=2,3, \ldots, T $ \[\delta_{t}(i)

语音识别（3）HMM

1HMM基础一模型、两假设、三问题 1）一个模型随机过程：是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程。马尔科

FEC前向纠错，卷积编码之维特比译码

因为要学习做WCDMA的流程解析，需要先提取卷积数据，首先就要做FEC卷积译码。于是网上翻了好大一圈，特地学习了下viterbi译码算法，费很大力气才凑齐能够正确跑起来的代码，特记录一下。说点题外话：viterbi是个人，全名Andrew J. Viterbi，一枚数学家，美国高通公司的创始人之一（没错，就是现在手

番外.2.词性标注by Viterbi

文章目录数据格式说明模型公式推导目标描述Noisy Channel Model代码实现问题动态规划通项代码实现小结重新再复习一下NLP，把一些内容以番外的内容记录一下。本节使用维比特算法来实现了一个英文单词词性标注的模型。公式输入请参考：在线Latex公式数据格式说明数

算法导论思考题15-7 译码算法

先解释一下问题，译码存在一个困难为同一个字可能被译为它的同音字，比如语音输入“我的手”，“的”可能对应于“的地得”，需要结合语境判断。 ps. 我看有些答案说这是 VITERBI 算法，可以自行了解。问题a，解法是一个带备忘录的动态规划（过程类似于深度遍历），伪代码如下： input: v 图的

【debug】-bash: ./*.sh: Permission denied 解决

使用./viterbi_decode.sh运行shell脚本时报错: -bash: ./viterbi_decode.sh: Permission denied，使用命令查看viterbi_decode.sh的权限，如图： ls -l viterbi_decode.sh 可以看出没有执行权限。 chmod +x viterbi_decode.sh ./viterbi_decode.sh 即可。

AI大语音（九）——基于GMM-HMM的连续语音识别系统

上一专题GMM-HMM声学模型中讲述了其理论知识，这一章利用理论搭建一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。本系统是单音素，未涉及后面三音子的训练以及决策树的内容。在GMM专题和HMM专题中分别讲述了其训练都是EM算法，那么融合形成GMM-HMM模型后会如何训练？是应用一个EM算

【ML-13-4】隐马尔科夫模型ＨＭＭ--预测问题Viterbi（维特比）算法

目录基础--HMM常用概率的计算HMM最可能隐藏状态序列近似算法Viterbi（维特比）算法Viterbi（维特比）算法举例 HMM模型最后一个问题的求解：求给定观测序列条件下，最可能出现的对应的隐藏状态序列。即给定模型λ=(A,B,π)和观测序列Q={q1,q2,...,qT}，求给定观测序列条件概率P(I|Q，λ)最大的隐含

用Python从0开始实现一个中文拼音输入法

众所周知，中文输入法是一个历史悠久的问题，但也实在是个繁琐的活，不知道这是不是网上很少有人分享中文拼音输入法的原因，接着这次NLP Project的机会，我觉得实现一发中文拼音输入法，看看水有多深，结果发现还挺深的，但是基本效果还是能出来的，而且看别的组都做得挺好的，这次就分享一下我们做的

实战HMM-Viterbi角色标注地名识别

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 命名实体识别（Named Entity Recognition）也是自然语言处理中的一个难关，特别是中文这样没有大小写等固定形态的语言。上次介绍过《实战HMM-Viterbi角色标注中国人名识别》，这次基于类似的原理，为HanLP实现中文地址地名（NS）的自动识别。原理