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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