Advertisement

HMM模型的Matlab代码-Machine-Learning_HMM: 机器学习中的HMM

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了基于Matlab实现的隐马尔可夫模型（HMM）代码，适用于机器学习领域内的相关研究和应用开发。 该代码使用Matlab编写了具有Baum-Welch算法的隐马尔可夫模型（HMM）。输入数据为N*T矩阵形式的数据样本集，其中T代表每个样本的时间长度，而A_guess是一个K*K大小的转换概率矩阵，E_guess则表示一个K*E大小的发射概率矩阵。输出结果是经过期望最大化迭代后的转换和发射概率估计值。 具体使用方法如下：首先加载数据文件（hmm_data.mat），接着定义初始状态转移矩阵A=[0.7, 0.3; 0.3, 0.7]与发射矩阵E=[0.25, 0.25, 0.25, 0.25; 0.25, 0.25, 0.25, 0.25]，最后通过调用函数baumwelch(data,A,E,N_iter)来执行模型训练过程并得到优化后的矩阵参数。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • HMM模型的Matlab代码-Machine-Learning_HMM: 机器学习中的HMM
    优质
    本项目提供了基于Matlab实现的隐马尔可夫模型（HMM）代码，适用于机器学习领域内的相关研究和应用开发。 该代码使用Matlab编写了具有Baum-Welch算法的隐马尔可夫模型（HMM）。输入数据为N*T矩阵形式的数据样本集，其中T代表每个样本的时间长度，而A_guess是一个K*K大小的转换概率矩阵，E_guess则表示一个K*E大小的发射概率矩阵。输出结果是经过期望最大化迭代后的转换和发射概率估计值。 具体使用方法如下：首先加载数据文件（hmm_data.mat），接着定义初始状态转移矩阵A=[0.7, 0.3; 0.3, 0.7]与发射矩阵E=[0.25, 0.25, 0.25, 0.25; 0.25, 0.25, 0.25, 0.25]，最后通过调用函数baumwelch(data,A,E,N_iter)来执行模型训练过程并得到优化后的矩阵参数。
     
  • HMM模型的MATLAB代码 - HMM-Learning-Algorithm: 实现歌曲识别器的机器学习系统
    优质
    本项目使用MATLAB实现基于HMM（隐马尔可夫模型）的学习算法，旨在构建一个能够识别人工合成音乐的歌曲识别器。该项目结合了信号处理与统计模式识别技术，为音乐分类和检索提供一种新颖的方法。代码开源共享，欢迎研究交流。 该存储库包含在Matlab上使用HMM模型实现的歌曲识别器机器学习系统。训练代码已经在8首歌曲数据集上进行了测试，每首歌有15个样本，其中10个作为训练数据，5个作为测试数据。正确识别率为100%。这里最标准的HMM课来自提供的课程代码。 以下是此实现中的贡献代码： - 为给定离散分布质量创建随机标量。 - 根据给定的HMM模型生成随机输出数据。 - 根据给定的马尔可夫链（MC）模型生成随机状态序列，包括有限和无限情况。 - 计算给定训练歌曲样本的对数似然率。 - 歌曲旋律特征提取器。 - HMM模型培训代码。
     
  • MATLAB中的HMM源代码
    优质
    本资源提供了一套在MATLAB环境下实现隐马尔可夫模型（HMM）的核心算法源码，包括前向后向算法、Baum-Welch训练等，适用于初学者学习和研究使用。 隐马尔科夫模型（HMM）的具体算法代码包括前向、后向算法以及EM参数重估方法。
     
  • HMM模型的MATLAB代码-埃莱恩(elaine)
    优质
    这段MATLAB代码是由用户埃莱恩（Elaine）编写的关于隐马尔可夫模型（HMM）的应用程序实现。通过此代码可以更好地理解和操作HMM的相关算法。 HMM模型的MATLAB代码使用了名为埃莱恩的数据文件以及示例数据文件1.dat和2.dat。这两个文件的第一列和第二列表明排放量与状态的关系。我保留了生成这些数据所用的train.m脚本，该脚本采用示例数据（包括1.dat和2.dat）进行训练。 在执行过程中，train.m会遍历每个提供的. dat 文件，并将观测值加载到两个单元数组中以获取发射和状态信息。初始模型参数通过最大似然估计法确定。然后使用这些初步猜测以及观测的发射序列语料库来调用hmmtrain函数进行训练。 默认情况下，隐马尔可夫模型（HMM）假定从第一个状态开始，因此我们根据数据重新设置初始状态分布为最可能的值。此外，在相关文档中提到可以参考Hmm.java文件和使用命令如$javac -cp matlabcontrol-4.1.0.jar:. Hmm.java以及$java -cp matlabcontrol-4.1.0.jar:. Hmm [LEN]来进一步操作或理解模型训练过程。
     
  • Python中的HMM隐马尔可夫模型代码
    优质
    本简介提供了一个关于在Python编程语言中实现和应用HMM（隐马尔可夫模型）的具体代码示例。这段代码帮助用户理解如何通过Python库来构建、训练及评估基于HMM的统计模型，适用于语音识别、自然语言处理等领域。 HMM 隐马尔可夫模型的 Python 代码实现包括训练、测试以及相关调用部分，主要用于自然语言处理中的实体标注示例。
     
  • HMM-GMM的MATLAB代码：隐马尔可夫模型与高斯混合模型
    优质
    本项目提供了一套使用MATLAB编写的关于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的代码，适用于模式识别、语音处理等领域。 我实现了一个隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM），这两个都是统计机器学习中的经典生成模型。我的代码可以在没有监督的情况下进行训练，并实现了前向后退算法，用于在给定部分或全部观测值时计算任何时间步长上的状态边际概率。Baum-Welch 算法被用来估计初始的概率分布、转移和发射概率分布。在这个示例中，观察值包括空格与字母，不过代码具有通用性，能够处理任意的观察序列以及隐藏的状态。 所有讨论到的概率均在对数空间内计算。HMM 的推理采用维特比算法（动态规划）来实现依赖关系。此外，在 Python 3.x 中实现了加载语料库的功能，该功能用于读取特定于示例的观测顺序，并清理输入文件中的字符，只保留字母和单个空格并将所有内容转换为小写形式。 另一个函数是加载概率值，它从指定路径中读取包含元组字典的 pickle 文件。第一个字典包含了初始状态的概率分布，将整数 i 映射到第i个状态的概率；第二个字典则包括了转移概率，并映射整数 i 到 j 来表示从状态 i 转移到状态 j 的概率；最后第三个字典包含发射概率的相关信息。
     
  • Ngram语言模型的HMM实现
    优质
    本文章介绍了如何使用隐马尔可夫模型(HMM)来实现N-gram语言模型，并探讨了其在自然语言处理中的应用。 ngram-语言模型是一个HMM Ngram 语言模型在 Python 中的实现。目前实现了基本的 NGram 分析，并提供了一个接口来从你最喜欢的语料库中创建采样器。使用 run_sampling_from_corpus.py 在文本段落件中的语料库上创建训练样本，有关输入参数的信息，请键入 run_sampling_from_corpus.py -h 查看帮助信息。 为了获得更多控制，您可以从实用程序模块导入 SentenceSamplerUtility 类，该类为采样器构造机制提供了方便的包装器。使用来自古腾堡计划（包含在测试目录中）中的 Edgar Allan Poe 作品集训练得到三元模型的一些亮点如下： And yet all was blackness and vacancy. Notwithstanding the obscurity which thus oppres，
     
  • GMM-HMM-ASR: 隔离数字识别中简易GMM与HMM模型的Python实现
    优质
    本项目实现了基于Python的GMM-HMM模型在隔离数字语音识别中的应用，适用于初学者理解和实践该技术。 用于隔离数字识别的简单GMM-HMM模型以及其Python实现介绍了一个简单的GMM和HMM模型实现，专门针对隔离数字识别设计。这个实现包括三个不同的模型： 1. 单一高斯：每个数字通过具有对角协方差矩阵的一个单一高斯分布进行建模。 2. 高斯混合模型（GMM）：每一个数字都由一个高斯混合模型表示，并且该模型是通过对单个高斯模型的扰动来初始化的。 3. 隐马尔可夫模型（HMM）：每个数字通过包含N个状态的隐马尔可夫模型建模，其中每个状态发射概率都是具有对角协方差的一个单一高斯分布。 请注意，这是一个教育性的实现，并且预期其性能可能不会很高。 若要安装使用： ``` pip install git+https://github.com/desh2608/gmm-hmm-asr.git ``` 要进行测试（适用于开发环境）： ```bash git clone https://github.com/desh2608/gmm-hmm-asr.git cd gmm-hmm-asr && pip install . ``` 以上命令用于安装和配置相关软件包，但请注意实际执行时需要确保网络连通性和权限正确。