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快速：特征感知的学生知识追踪 这是FAST的资料库，FAST是用于模拟随时间变化的学生表现的有效工具包（[González-Brenes，Huang，Brusilovsky等，2014]（ ））。 FAST替代了[BNT-SM工具箱]（ ），该工具箱要求研究人员为每个功能集设计不同的贝叶斯网他们想要原型。 FAST工具箱的速度比BNT-SM快300倍，并且使用起来更简单。 我们在第七届国际教育数据挖掘会议（2014）上展示了该模型（请参阅[幻灯片]（ ）），前五名论文之一。 技术细节 FAST使用具有功能的HMM为每个技能学习每个参数（[Berg-Kirpatrick等，2010]（ ））。 快速运行 快速开始 在[此处]（ ）下载最新版本。 解压缩文件。 它包含示例数据，可帮助您快速入门。 打开一个终端并输入： java -jar fast-2.1.1-final.jar

用HMM分类器实现的语音识别，涉及到特征提取，特征选择和分类器建立，以及最终识别的过程。

基于 HMM 的语音数字识别报告题目： 基于 HMM 的语音数字识别姓名： 马正一学号： 2019101404专业： 信息学院 2019 级 计算机应用技术联系

1、 已分词，且所有的符号（标点、限界符等）均算作一个词 2、 已标注，标注格式均为“/\w+”（利用 python 的正则表达式来表示） 3、 有空行，在 w

PyTorch中的HMM 此存储库包含PyTorch中的隐马尔可夫模型（HMM）的代码，包括正向算法，Viterbi算法和采样。 训练是通过从正向算法反向传播负对数似然来实现的，而不是使用EM算法。 您可以阅读笔记本涵盖HMM模型和工具的理论模型PyTorch片逐片 。

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