技术栈
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Crazy learner
15 天前
dnn
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深入解析语音识别中的关键技术:GMM、HMM、DNN和语言模型
在现代语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)系统中,我们常常需要处理大量复杂的语音信号,以准确地将语音转换为文字。要实现这一目标,ASR系统借助了一系列关键技术,包括高斯混合模型(GMM)、隐马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN)和语言模型(LM)。本文将深入分析这些技术的原理、应用场景,并举例说明它们在语音识别中的实际应用。
软件算法开发
7 个月前
金融
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隐马尔可夫模型
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金融数据预测
基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法matlab仿真
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法.程序实现HMM模型的训练,使用训练后的模型进行预测。
武昌库里写JAVA
7 个月前
hmm
20240325-1-HMM
马尔可夫链(英语:Markov chain),又称离散时间马尔可夫链(discrete-time Markov chain,缩写为DTMC),因俄国数学家安德烈·马尔可夫(俄语:Андрей Андреевич Марков)得名,为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。 隐马尔可夫模型包含5个要素:初始概率分布,状态转移概率分布,观测概率分布,所有可能状态的集合,所有可能观测的集合。 隐马尔可夫模型HMM是结构最简单的动态贝叶斯网络,是有向图模型。