详解MATLAB中HMM工具包中各个函数的使用方法，给出例子，并有详细注释 以投两个骰子为例 说明由转移矩阵混淆矩阵生成随机观察和隐藏序列、维特比算法（viterbi）、通过训练估计转移矩阵和混淆矩阵等函数的运用 大家一起学习吧~

通过语料库训练，利用python实现基于HMM模型的拼音输入法，以GUI方式使用。包含三个python文件，分别是训练语料得到参数，调用viterbi算法，GUI界面实现结果

说出文件名字，即可自动查找出文件； 基于语音识别技术或者已有的语音云实现； 实现精确/模糊匹配； 本系统设计核心分为实时 录音、语音识别、文件名数据库、文件检索、用户接口五个模块。使用 Python 调用操作系统（win10）接口，调用硬件设备麦克风进行录音同时设计事件响应机制，满足随时开始录音，随时停止录音，同时保证录音的质 量不受影响。将录音的结果存到磁盘中的指定位置。 两种语音识别模块，一是基于 GMM-HMM 的语音识别模型的训练与使用， 二是使用百度语音识别 API。识别结果传递到文件检索模块进行检索。使用 sqlite 数据库，创建数据表，利用操作系统接口访问文件系统从而从磁 盘中

近年来，随着社会生活水平的不断提高，人们对机器智能人声识别的要求越来越高。高斯混合—隐马尔可夫模型（Gaussian of mixture-hidden Markov model, GMM-HMM）是说话人识别研究领域中最重要的模型。由于该模型对大语音数据的建模能力不是很好，对噪声的顽健性也比较差，模型的发展遇到了瓶颈。为了解决该问题，研究者开始关注深度学习技术。引入了CNN深度学习模型研究连续语音说话人识别问题，并提出了CNN连续说话人识别（continuous speaker recognition of convolutional neural network, CSR-CNN）算法。模型提取固定长度、符合语序的语音片段，形成时间线上的有序语谱图，通过CNN提取特征序列，经过奖惩函数对特征序列组合进行连续测量。实验结果表明，CSR-CNN算法在连续—片段说话人识别领域取得了比GMM-HMM更好的识别效果。

HMM 隐马尔可夫模型 python 代码， 源码实现部分，包括训练测试以及相关调用 。 调用主要为自然语言处理方面实体标注样例。

文章目录前言隐马尔可夫(HMM)马尔可夫链隐马尔可夫HMM中的语音识别（孤立词）HMM 语音识别过程GMM总结参考文献 前言 隐马尔科夫链结合语言识别，在细节上，涉及到的知识挺多，没有一定的时间投入难以很好的去把握。这篇文章只想借着自己的一小段时间学习，从整体上，理一下HMM在ASR的应用过程，不想去探究其中的具体细节。文中的图片基本截取自参考文献中的内容。 隐马尔可夫(HMM) 马尔可夫链 马尔可夫链描述了当前状态与下一个状态的转换关系，如图中所示，天气有三种状态，晴天，阴天，下雨。 马尔可夫链两个重要参数，初始状态概率，状态转移矩阵。有了这两个参数，我们可以预测后续任意一天的天气概率了。

tensorflow_hmm HMM viterbi和向前/向后算法的Tensorflow和numpy实现。 见对于如何使用Keras HMMLayer一个例子。 有关用法示例，请参见 。 这是hmm.py文档的摘录，仅供参考。 另请参见viterbi_wikipedia_example.py，它在Wikipedia上复制了viterbi示例。 class HMM(object): """ A class for Hidden Markov Models. The model attributes are: - K :: the number of s

本文简述了与硬件相关的驱动程序的设计，将硬件驱动程序与语音识别程序综合，编译通过后载入目标板即对语音信号进行识别。介绍了一个基于DSP的非特定人汉语孤立数字语音识别系统的设计过程，系统通过AD50芯片将模拟语音信号采集到DSP芯片中，再采用语音识别算法对采集到的信号进行处理，并将识别的结果用LED输出完成了整个系统设计。

包含了自己从网上收集的3套代码，附带一篇由浅及深的详细中译版文档，是关于语音智能识别的好资料，采用HMM隐马尔科夫算法实现

基于Autoencoder和HMM的时间序列异常检测方法