Matlab - 生成 HMM
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【中文标题】Matlab - 生成 HMM【英文标题】:Matlab - Generating HMM 【发布时间】:2014-05-03 08:20:08 【问题描述】:假设我有一组随机的观察结果:
obs = [1, 2, 3, 5, 5, 5, 5, 5]
这些观察代表 HMM 中的 1 个状态。在 Matlab 中,我想对这些观察进行建模,这样我就可以使用 Viterbi 算法来创建一种分类器。
我遇到的问题是,在 Matlab 中生成模型方面,我真的不知道从哪里开始。工具箱中的功能似乎没有这个。
那里有一个特定的库,可以让我执行这样的程序来模拟一系列观察吗?
【问题讨论】:
定义一个离散的 hmm 你至少需要:多个状态n
用于您的模型,n X n
转换概率,m
可能观察(排放)列表和 @987654325 @ 矩阵,每个状态下每个发射的概率。您所拥有的是一系列观察结果,仅凭这一点您无法定义 HMM。
@ben 谢谢!但是,我确实有一个 C++ 库,可以仅根据观察结果生成 HMM 并给出状态总数?这会计算转换概率和排放量。
【参考方案1】:
要定义一个离散的 hmm,您至少需要:模型的多个状态 n
、n X n
转换概率、m
可能观察值(排放)的列表和带有概率的 n X m
矩阵对于每个州的每个排放。您所拥有的是一系列观察结果,仅凭这一点您无法定义 HMM。
因此,我将首先查看 this 教程表格 mathworks 以掌握基础知识。那里使用的函数是统计工具箱的一部分。
然后,您首先猜测 HMM 中的统计数据数量。假设您有 2 个统计数据(如上面提到的教程中所示)
下一步将是为发射和转移矩阵创建初始猜测。如果您的可能排放量是1 2 3 4 5
并且您的状态是2
,那么您将得到一个2x5
排放概率矩阵和一个2x2
转换矩阵。
现在假设您猜测状态 1 产生 1 2 3
而状态 2 产生 4 5
然后(均匀分布)您的发射矩阵将如下所示:
>> emis=[1/3 1/3 1/3 0 0; 0 0 0 1/2 1/2]
emis =
0.3333 0.3333 0.3333 0 0
0 0 0 0.5000 0.5000
您还猜测,在几个发射后,状态确实从状态 1 变为状态 2,然后停留在那里。你的猜测会是这样的:
>> trans = [.8 .2; 0 1]
trans =
0.8000 0.2000
0 1.0000
你可以看看你的 HMM 会生成什么:
>> [seq,states] = hmmgenerate(6, trans, emis)
seq =
2 1 3 2 4 5
states =
1 1 1 1 2 2
从那时起,您可以使用观察序列来训练您的 HMM,并使用函数 hmmestimate
或 hmmtrain
。
【讨论】:
以上是关于Matlab - 生成 HMM的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
语音识别基于matlab GUI HMM 0~9数字语音识别含Matlab源码 1393期
语音识别基于matlab GUI HMM 0~9数字和汉字语音识别(带面板)含Matlab源码 1716期
语音识别基于matlab GUI HMM 0~9数字和汉字语音识别(带面板)含Matlab源码 1716期