Python中的隐马尔可夫模型潜在Dirichlet分配 这是TL Griffiths等人介绍的HMM-LDA的Python实现。 在“集成主题和语法”中。 根据第2.2节，它使用Gibbs采样进行推理。 这是一项正在进行的工作。 目标 提供可读的，带注释的代码库，以供将来有关HMM-LDA及其变体的工作使用。 测试不同初始化方法的相对有效性。 安装 该软件包是使用Python 2.7开发的。 尽管NumPy是唯一的依赖项，但pip是推荐的程序包管理器。 可以使用pip install -r requirements.txt安装依赖项 测验 仍在进行中的测试套件可以使用运行Python的unittest框架的./test.sh命令运行 实验 numpy_hmm_lda.experiments模块包含generate模块 产生 python -m numpy_hmm_lda.experim

使用隐马尔可夫模型对中文文本进行分词

hmm模型matlab代码HMM-GMM 这是我个人实现的隐马尔可夫模型和高斯混合模型，这是统计机器学习中的两个经典生成模型。 HMM是在无监督的情况下进行训练的，代码实现了前向后退算法，以在给出部分/全部观测值的任何时间步长计算状态的边际概率，而Baum-Welch算法则用于估计初始概率分布，过渡和排放概率分布。 对于此示例，观察值是空格和字母，但是代码足够通用，可以与任何观察值序列和隐藏状态一起使用。 下面讨论的所有概率将在日志空间中。 HMM的推论被实现为一种维特比算法（动态编程） 依存关系 Python 3.x load_corpus(path) 此功能特定于此示例，用于读取观察顺序。 它将读取路径中的文件，仅保留字母和单个空格对其进行清理，并将所有内容都转换为小写。 它将返回清除输入的字符串。 load_probabilities(path) 此函数在指定的路径中加载pickle文件，该路径包含字典的元组。 第一个字典包含初始状态概率，并将整数i映射到第i个状态的概率。 第二词典包含转换概率和映射整数i到该整数j映射到过渡的从状态i到状态j的概率的第二词典。 最后，第三个字典

以李航《统计学习方法》为参考，包含自己的理解和部分相关代码~有所不对请大家指出，新手上路，请多指教。

【语音识别】基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别matlab源码.md

在这个项目中，我们要处理使用EM算法训练GMM-HMM的孤立单词数据。 测试阶段也考虑使用维特比算法。 结果表明，通过Matlab 编程获得的性能与HTK 的性能相似。 在运行这些程序之前，请先准备好训练和测试数据。 TIDIGITS 数据库的摘录可以从这个链接获得： http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/speech recognition course.html 标题为“隔离的 TI 数字训练文件，8 kHz 采样，终结点：(isolated_digits_ti_train_endpt.zip)”。 或者您可以直接从这个链接下载训练数据库的 .zip 文件： - 训练数据： http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/speech recognition cours

基于HMM进行词性标注示例 把/? 这/? 篇/? 报道/? 编辑/? 一/? 下/? 把/q-p-v-n 这/r 篇/q 报道/v-n 编辑/v-n 一/m-c 下/f-q-v

PPT中包含基于词典分词算法以及HMM（隐马尔可夫模型）算法，结巴分词（具体实现算法）等内容，PPT中包含基于词典分词算法以及HMM（隐马尔可夫模型）算法，结巴分词（具体实现算法）等内容

在智能家居环境中的人类基本是个行为活动的识别，其中运用的机器学习算法有两种分别是朴素贝叶斯分类器和隐含马尔科夫。

摘要：介绍语音识别技术在嵌入式系统中的应用状况与发展，以及在嵌入式系统中使用HMM语音识别算法的优点，并对基于HMM语音识别技术的系统进行介绍。     关键词：SoC芯片 HMM 语音识别 嵌入式系统 语音识别ASR（Automatic Speech Recognition）系统的实用化研究是近十年语音识别研究的一个主要方向。近年来，消费类电子产品对低成本、高稳健性的语音识别片上系统的需求快速增加，语音识别系统大量地从实验室的PC平台转移到嵌入式设备中。 语音识别技术目前在嵌入式系统中的应用主要为语音命令控制，它使得原本需要手工操作的工作用语音就可以方便地完成。语音命令控制可广泛用于