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現在、以下のような2D行列を設計しています： - 遷移確率= [[範囲（x）私はいくつかの状態遷移に遭遇した後、マトリックスの各行と各行の値を更新します。例： - 文の始めにNounに出会うと、最初の確率を新しい確率に変更します。そのような計算を実行し、Pythonで遷移行列を作成するための効率的なデータ構造の例？

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MatlabでHMMを使用する良い例

私はmatlabでhmmで手ジェスチャ認識を行いたいと思います。私はhmmの概念とhmmの両方で理論的な材料を数学の中で研究しました。しかし、私はhmmに対処するためのMATLAB命令を使用するいくつかの実際の例を参照する必要があります。私はウェブで検索しましたが、良いものは見つかりませんでした。誰もがhmmプロセスでmatlabの命令を使用するリファレンスを知っていますか？

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どの電話機にもHMMモデルを使用して、テキスト読み上げシステムを作成するにはどうすればよいですか？

私は、HTK（隠れマルコフモデルツールキット）を使用して言語（Kannada）用のテキスト読み上げシステムを作成しようとしています。私は、Voxforge.orgのチュートリアルに続いて、Kannadaという言語のすべての音素のHMMを生成しています。私は自分のデータの訓練を行い、9回の連続した再評価の後に一連のHMMで終わった。このファイル（hmm9/hmmdefs）の最初の100行は次のように

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hmmlearn：時間T + 1の隠れ状態確率の予測をどのようにして完全な観測シーケンス1を与えるか：T

私はhmmlearnのGaussianHMMを使ってガウス観測値を持つ隠れマルコフモデルを訓練しています。各隠れ状態kは、対応するガウスパラメータmu_k、Sigma_kを有する。モデルを訓練した後、私は、次の量を計算したい： P（Z_ {T + 1} J = | X_ {1：Tを}）、 J = 1 2、... K、Kは隠れ状態の数である。上記の確率は、x_1、x_2、...、x_T（x_

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rmsm BLAS/LAPACKルーチン 'DGEBAL'がエラーコード-3

私はパッケージmsmを使って基本的なマルコフモデルを作ろうとしていて、突然次のエラーコードを受け取るまでうまくいきました。私はなぜそれが突然以前にうまくいっていたとしてこれを投げ始めたのかわからないし、私は何かを変えたとは思わない。 statesDistMatrix2 <- matrix(c(.1,0,0,.1), nrow = 2, ncol = 2) msm1 <- msm(err

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c＃で隠れマルコフモデルの確率の値を更新するには？

Accord.NET（c＃）でモデルの確率の新しい値を設定するにはどうすればよいですか？ HiddenMarkovModel < TDistribution> Classでプロパティ "確率"を使用して、モデルのログ初期確率log（pi）を取得し、モデルの新しい確率を設定しました。しかし、あなたが知っている、それは今では時代遅れです。ですから、私は代わりに "LogInitial"を使用しますが

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Pythonでhmmlearnを使って文字シーケンスを学習する

ここに私の問題があります。私はhmmlearnを使って隠れマルコフモデルを教えようとしています。私は言語に慣れていないので、リストと配列の違いを理解するのにはいくつかの困難があります。ここに私のコードは次のとおりです。 from hmmlearn import hmm from babel import lists import numpy as np import unidecode as

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Jasper（Pocketsphinx）を実行するとランタイムエラーが発生する - 隠しマルコフモデルが見つからない

ラズベリーパイ3があり、オフラインsppechをテキスト認識に使用しようとしている。ここから私が従っているインストール手順： http://jasperproject.github.io/documentation/installation/ 方法3：手動インストールはその後、その後、その後、SVOXピコTTSエンジンの依存関係をインストールし、PocketSphinx STTエンジンの依存関係

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時系列の隠れマルコフモデル

時系列の隠れマルコフモデルを訓練したい。私はMatlabを使ってみましたが、本質的には離散です。誰でも連続HMMを構築するための良いライブラリをいくつか共有できますか？ HMMを初めて使用しているときに、ライブラリから時系列のHMMを作成するためのコードスニペットを共有すると、感謝します

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HMM 3状態電話機のモデルと遷移確率

私はこの質問 3-state phone model in Hidden Markov Model (HMM) を読んで、私は*どのような3ステート手段を理解しますが、遷移行列が（状態+ 2）で作られた理由をまだ理解していない（状態+2）行列である。これは私が得たものです。私は約21台の携帯電話のデータを持っています。 #define N_STATE 3 #define N_PDF