基于HMM的汉语介词短语自动识别研究
中文分词——HMM算法
中⽂分词——HMM算法上⼀篇⽂章中，我们讲述了如何⽤查词典的⽅法对中⽂语句分词，但这种⽅式不能百分百地解决中⽂分词问题，⽐如对于未登录词（在已有的词典中，或者训练语料⾥⾯没有出现过的词），⽆法⽤查词典的⽅式来切分，这时候可以⽤隐马尔可夫模型（HMM）来实现。
在实际应⽤中，⼀般也是将词典匹配分词作为初分⼿段，再利⽤其他⽅法提⾼准确率。
HMM介绍隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，是关于时序的概率图模型，它⽤来描述⼀个含有隐含未知参数的马尔可夫过程，即由⼀个隐藏的马尔可夫链随机⽣成不可观测的状态随机序列，再由各个状态⽣成⼀个观测⽽产⽣观测随机序列的过程。
序列的每⼀个位置⼜可以看作是⼀个时刻，其结构见下图。
其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利⽤这些参数来作进⼀步的分析，例如中⽂分词。
如上图所⽰，状态序列H可表⽰为：H=H1,H2,...,H T假设总共有n个状态，即每个状态序列必为状态集合之⼀，状态值集合Q为：Q={q1,q2,...,q n}观测序列O表⽰为：O=O1,O2,...,O T假设观测值总共有m个，则观测值集合为：V={v1,v2,...,v m}⼀个模型，两个假设，三个问题1、⼀个模型HMM的基本元素可以表⽰为λ={Q,V,π,A,B}Q：状态值集合V：观测值集合π：初始概率分布A：[a ij] 状态转移矩阵B：[b j(k)] 给定状态下，观测值概率矩阵，即发射矩阵2、两个假设齐次Markov即假设观测序列中t时刻的状态，只跟上⼀时刻t-1有关，P(h t+1|h t,...,h1；o t,...,o1)=P(h t+1|h t)观测独⽴即每个时刻的观测值只由该时刻的状态值决定P(o t|o t−1,...,o1;h t,...,h1)=P(o t|h t)3、三个问题HMM在实际应⽤中主要⽤来解决3类问题:评估问题(概率计算问题)即给定观测序列O=O1,O2,O3…O t和模型参数λ=(A,B,π)，怎样有效计算这⼀观测序列出现的概率.(Forward-backward算法)解码问题(预测问题)即给定观测序列O=O1,O2,O3…O t和模型参数λ=(A,B,π)，怎样寻找满⾜这种观察序列意义上最优的隐含状态序列S。
隐马尔可夫模型(hmm)在中文分词中的处理流程
隐马尔可夫模型(HMM)在中文分词中的处理流程1.引言中文分词是自然语言处理领域中一个重要的任务，其目的是将连续的中文文本切分成有意义的词语。
隐马尔可夫模型(H id de nM ar ko vM ode l,H MM)是一种常用的统计模型，已被广泛应用于中文分词任务中。
本文将介绍H MM在中文分词中的处理流程。
2. HM M基本原理H M M是一种基于统计的模型，用于建模具有隐含状态的序列数据。
在中文分词任务中，HM M将文本视为一个观测序列，其中每个观测代表一个字或一个词，而隐藏的状态则代表该字或词的标签，如“B”表示词的开始，“M”表示词的中间，“E”表示词的结尾，“S”表示单字成词。
H M M通过学习观测序列和隐藏状态之间的转移概率和发射概率，来实现对中文分词的自动标注和切分。
3. HM M中文分词流程3.1数据预处理在使用H MM进行中文分词之前，首先需要对文本数据进行预处理。
预处理步骤包括去除无关字符、去除停用词、繁简转换等。
这些步骤旨在减少干扰和噪音，提高分词的准确性。
3.2构建H M M模型构建HM M模型包括确定隐藏状态集合、观测集合以及初始化转移概率和发射概率。
在中文分词中，隐藏状态集合包括“B”、“M”、“E”和“S”，观测集合包括所有字或词。
转移概率和发射概率的初始化可以使用统计方法，如频次统计、平滑处理等。
3.3模型训练模型训练是指根据已标注的中文语料库，利用最大似然估计或其他方法，估计转移概率和发射概率的参数。
训练过程中可以使用一些优化算法，如维特比算法、B aum-We lc h算法等。
3.4分词标注在模型训练完成后，利用已学习到的参数和观测序列，可以通过维特比算法进行分词标注。
维特比算法是一种动态规划算法，可以求解出最可能的隐藏状态序列。
3.5分词切分根据分词标注结果，可以进行分词切分。
根据“B”、“M”、“E”和“S”标签，可以将连续的字或词切分出来，得到最终的分词结果。
隐马尔可夫模型算法及其在语音识别中的应用
隐马尔可夫模型算法及其在语音识别中的应用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）算法是一种经典的统计模型，常被用于对序列数据的建模与分析。
目前，在语音识别、生物信息学、自然语言处理等领域中，HMM算法已经得到广泛的应用。
本文将阐述HMM算法的基本原理及其在语音识别中的应用。
一、HMM算法的基本原理1.概率有限状态自动机HMM算法是一种概率有限状态自动机（Probabilistic Finite State Automata，PFSA）。
PFSA是一种用于描述随机序列的有限状态自动机，在描述序列数据的时候可以考虑序列的概率分布。
PFSA主要包括以下几个部分：（1）一个有限状态的集合S={s_1,s_2,…,s_N}，其中s_i表示第i个状态。
（2）一个有限的输出字母表A={a_1,a_2,…,a_K}，其中a_i表示第i个输出字母。
（3）一个大小为N×N的转移概率矩阵Ψ={ψ_ij}，其中ψ_ij表示在状态s_i的前提下，转移到状态s_j的概率。
（4）一个大小为N×K的输出概率矩阵Φ={φ_ik}，其中φ_ik 表示在状态s_i的前提下，输出字母a_k的概率。
2. 隐藏状态在HMM中，序列的具体生成过程是由一个隐藏状态序列和一个观测序列组成的。
隐藏状态是指对于每个观测值而言，在每个时刻都存在一个对应的隐藏状态，但这个隐藏状态对于观测者来说是不可见的。
这就是所谓的“隐藏”状态。
隐藏状态和观测序列中的每个观测值都有一定的概率联系。
3. HMM模型在HMM模型中，隐藏状态和可观察到的输出状态是联合的，且它们都服从马尔可夫过程。
根据不同的模型，HMM模型可以划分为左-右模型、符合模型、环模型等。
其中最常见的是左-右模型。
在这种模型中，隐藏状态之间存在着马尔可夫链的转移。
在任何隐藏状态上，当前状态接下来可以转移到最多两个状态：向右移动一格或不变。
4. HMM的三个问题在HMM模型中，有三个基本问题：概率计算问题、状态路径问题和参数训练问题。
基于隐马尔可夫模型的机器翻译研究
基于隐马尔可夫模型的机器翻译研究机器翻译是一项依赖于计算机技术的研究，旨在将一种自然语言（源语言）转换成另一种自然语言（目标语言）。
随着人工智能技术的日益发展，机器翻译技术不断完善，其应用领域也越来越广。
与传统的基于规则和统计分析的机器翻译方法相比，基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的机器翻译方法在语音识别、自然语言处理等领域具有广泛的应用前景。
一、HMM的基本原理HMM是一种基于概率模型的非监督学习算法，是统计机器学习中的经典算法之一。
它被广泛应用于语音识别、文本分类、自然语言处理等领域。
HMM模型由初始概率分布、状态转移概率矩阵、状态观测概率矩阵三部分组成。
假设一个序列的每一个元素到底处于哪一个状态是未知的，仅知道每个状态发射对应观测值的概率。
HMM的目标是根据观测序列，推断出最有可能的隐含状态序列。
这个过程被称为解码。
二、HMM在机器翻译中的应用随着人们生活方式的改变和经济全球化的发展，人们在跨文化交流和国际贸易中越来越需要进行语言翻译。
机器翻译技术的发展不断推动着这项工作的进步。
基于HMM的机器翻译使用的是隐含语言模型，它能够学习源语言和目标语言之间的映射关系，从而实现准确、高速的机器翻译。
HMM作为一种基本的语音识别算法，最早被应用于机器翻译中的语音翻译问题。
由于语音翻译涉及到多个层面的信息，包括声音、语法、词法和语义等方面，所以使用HMM将声学模型和语言模型进行结合，可以有效地提高翻译的准确性。
三、HMM机器翻译技术的优缺点基于HMM的机器翻译技术，虽然能够有效地提高翻译的准确性，但也存在一些不足之处。
比如说，HMM是一种传统方法，它对于长句和复杂句子的处理效果并不好。
此外，HMM模型需要存储大量的概率矩阵，计算速度相对较慢，同时需要大量的训练数据。
不过，尽管存在这些缺点，基于HMM的机器翻译技术仍然具有其独特的优点。
HMM能够精确地识别语音，在音信号处理方面有着广泛的应用。
hmm分词算法
hmm分词算法
HMM分词算法是一种基于隐马尔可夫模型的中文分词方法，其基本思路是将待分词的文本看作一个观测序列，将中文词语看作是一个隐藏的状态序列，通过对观测序列进行统计学习，推断出最可能的状态序列（即词语序列），从而实现中文分词。
HMM分词算法的核心是对隐马尔可夫模型的学习和推断，其中学习过程主要是通过训练样本对模型参数进行估计，包括状态转移矩阵、发射概率矩阵和初始状态分布；推断过程则是通过给定观测序列，利用Viterbi算法求解最可能的状态序列，从而实现分词。
HMM分词算法在中文分词领域有着广泛的应用，其优点是可以自动识别未登录词和歧义词，并且具有一定的鲁棒性；缺点是需要大量的训练数据和计算资源，并且对于长词和新词的识别效果不尽如人意。
同时，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的分词方法也逐渐得到了广泛应用。
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基于HMM和ANN汉语普通话口语测评系统的实现
【 摘 要】 本文基于 Ｈ Ｍ Ｍ和Ａ Ｎ Ｎ在语 言模型 中的应用 ， 针对汉语 口语的语 言特 点建立 了汉语普通话测评模型。并利 用计算机进行 了仿真 实验 ． 得 出该 系统可有效检测测评者 口语水平的结论 。 【 关键词 】 语言模型 ； 汉语测评 ； 人工神 经网络 ； 仿 真实验
在Ｂ ａ ｒ ｋ 频标上计算每个 临界界 带的响度 ． 频 率和临界带之间有 拟合公式 ， 见式 （ ３ ） ：
ｂ ａ ｒ ｋ ＝ １ ３ ｒｃ ａ ｔ ａ ｎ （ ０ ． ７ ６ ｆ ） ＋ ３ ． ５ ａ ｒ ｃ ｔ ｎ（ ａ ｆ ／ ７ ５ ０ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ］ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｈ Ｍ Ｍ ａ ｎ ｄ Ａ Ｎ Ｎ ｉ ｎ ｌ ａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ， ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｓ ｐ ｏ ｋ ｅ ｎ ｌ ａ ｎ ｕａ ｇ ｇｅ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｆ ｏ ｒ ｉ ｔ ｓ
Ｉ ｎ ｔ ｒ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｄｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｉ ｍｍｕ ｎ ｅ Ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐｌ ｅ
一种基于HMM算法改进的语音识别系统
一种基于HMM 算法改进的语音识别系统随着科技的不断发展，人们对更快、更准、更智能化的语音识别系统越来越期待。
语音识别系统是一种将人类的语音转换成文字的方式，被广泛的应用于语音助手、汽车导航、智能家居等许多领域。
在实际的应用中，语音识别系统往往会受到许多干扰和噪音的影响，影响系统的准确率和可用性。
为了提高语音识别系统的稳定性和精准度，本文提出了一种基于HMM 算法改进的语音识别系统。
一、HMM 算法的基本原理和应用1、HMM 模型概述隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，主要用于对观察序列进行建模，它是一种基于时间序列的模型，利用一些可见的、已经观测到的状态推断出一些不可见的、隐藏的状态。
由于HMM 模型在许多领域都有着广泛的应用，如语音识别、自然语言处理、图像识别等，因此，本文主要针对HMM 模型在语音识别中的应用进行研究和改进。
2、HMM 模型的应用在语音识别中，人们常常使用HMM 模型来进行声学特征的处理，将采集到的语音信号经过分割、预处理、特征提取等步骤后，再利用HMM 模型进行声学模型训练，将语音信号与语音模型相匹配，从而得到语音识别结果。
二、HMM 算法改进对于HMM 算法的改进，本文主要从两个方面进行优化：一是改进初始概率的计算方法，二是改进HMM 模型的训练策略。
1、改进初始概率的计算方法HMM 模型的初始概率是指第一个状态的概率，其中第一个状态可能是任何一个状态。
由于HMM 模型是一个概率模型，因此初始概率的正确性与准确性至关重要。
传统的初始概率计算方法通常根据统计数据和预测比例来进行计算。
然而，在传统的初始概率计算方法中，往往会存在误差和偏差，因此我们需要采用一种更为准确的计算方法。
为了改进初始概率的计算方法，我们可以利用前向算法和后向算法进行计算，即将观察到的语音信号进行分割和分析，从而得出每个观察值在每个时间点上的概率分布。
然后再将概率分布加权求和得到初始概率。
毕业设计(论文)-利用HMM技术实现基于文本相关的语音识别设计
内蒙古科技大学本科生毕业设计说明书（毕业论文）题目:利用HMM技术实现基于文本相关的语音识别学生姓名:学号:专业:电子信息工程班级:信息2003-4班指导教师:摘要语音识别作为一个交叉学科，具有深远的研究价值。
语音识别和语音合成技术已经成为现代技术发展的一个标志，也是现代计算机技术研究和发展的一个重要领域。
虽然语音识别技术已经取得了一些成就，也有部分产品面世，但是，大多数语音识别系统仍局限于实验室，远没有达到实用化要求。
制约实用化的根本原因可以归为两类，识别精度和系统复杂度。
HMM是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型，它是由马尔可夫链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。
它是一个双重随机过程——具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集，每个函数都与链中一个状态相关联。
“隐”的过程通过显示过程所产生的观察符号序列来表示，这就是隐马尔可夫模型。
本文主要介绍了语音识别的预处理，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）和语音识别的基础理论和发展方向。
对数字0～9的识别进行了详细的Matlab 语言实现。
关键词：HMM；文本相关；语音识别AbstractAs an interdisciplinary field, speech recognition is theoretically very valued .Speech recognition has become one of the important research fields and a mark of the development of science. Although speech technology has got some achievements, most speech recognition systems are still limited in lab and would have problems if migrated from lab which are much far from practicality. The ultimate reasons for restricting practicality can be classified to two kinds, one is precision for recognition and the other is complexity of the system.HMM is one kind expresses with the parameter uses in the description stochastic process statistical property probabilistic model, it is may the husband chain evolve by Mar, therefore it based on parameter model statistics recognition method. It is a dual stochastic process – has the certain condition number to hide type Markov to be possible the husband chain and the demonstration stochastic function collection, each function all a condition is connected with the chain in. Hidden Markov process the observation mark sequence which produces through the demonstration process to indicate that, this is hides type Markov to be possible the husband model.This article mainly introduced the speech recognition pretreatment, hides Mar to be possible the husband model (Hidden Markov Models, HMM) and the speech recognition basic theory and the development direction. Has carried on the detailed Matlab language realization to the number 0~9 recognitions.Key word: HMM; Text Correlation; Speech recognition目录摘要 (I)ABSTRACT ........................................................................................................................ I I 第一章绪论.. (1)1.1 背景、目的和意义 (1)1.2 发展历史和国内外现状 (1)1.3 语音识别系统概述 (3)1.3.1语音识别系统构成 (3)1.3.2语音识别的分类 (4)1.3.3 识别方法介绍 (5)第二章语音信号的预处理及特征提取 (8)2.1 语音信号的产生模型 (9)2.2 语音信号的数字化和预处理 (9)2.2.1 语音采样 (10)2.2.2 预加重 (10)2.2.3 语音信号分帧加窗 (11)2.3 端点检测 (13)2.3.1 短时能量 (13)2.3.2 短时平均过零率 (14)2.3.3 端点检测——“双门限”算法 (15)2.4 语音信号特征参数的提取 (16)2.4.1线性预测倒谱系数LPCC (16)2.4.2 Mel倒谱系数MFCC (17)2.4.3 LPCC系数和MFCC系数的比较 (18)第三章隐马尔可夫模型(HMM) (20)3.1 隐马尔可夫模型 (20)3.1.1 隐马尔可夫(HMM)基本思想 (20)3.1.2 语音识别中的HMM (24)3.1.3 隐马尔可夫的三个基本问题[10] (24)3.1.4 HMM的基本算法 (25)3.2 HMM模型的一些问题 (28)3.2.1 HMM溢出问题的解决方法 (28)3.2.2 参数的初始化问题 (29)3.2.3提高HMM描述语音动态特性的能力 (31)3.2.4直接利用状态持续时间分布概率的HMM系统 (31)第四章基于文本相关的语音识别 (33)4.1 引言 (33)4.2 HMM模型的语音实现方案 (33)4.2.1初始模型参数设定 (34)4.2.2 HMM模型状态分布B的估计 (34)4.2.3 多样本训练 (35)4.2.4 识别过程 (36)4.3 仿真过程及系统评估 (37)4.3.1 语音数据的采集及数据库的建立 (37)4.3.2 仿真实验——HMM用于语音识别 (38)4.3.3 Matlab编程实现 (40)4.4系统仿真中的若干问题 (43)总结展望 (44)参考文献 (45)附录 (46)致谢 (54)第一章绪论1.1 背景、目的和意义让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。
使用 hmm-gmm 方法进行语音识别的基础知识
使用 hmm-gmm 方法进行语音识别的基础知识
HMM-GMM（Hidden Markov Model - Gaussian Mixture Model）是一种常用的语音识别方法。
它的基本思想是将语音信号建模成一系列隐含状态的序列，并利用高斯混合模型对每个状态的观测概率进行建模。
以下是HMM-GMM语音识别方法的基础知识：
1. 隐马尔可夫模型（HMM）：HMM是一种用于建模序列数
据的统计模型。
在语音识别中，每个语音片段被看作是一个由一系列隐含状态组成的序列，HMM模型用来描述这些状态之
间的转移以及每个状态对应的观测值的概率分布。
2. 高斯混合模型（GMM）：GMM是一种用于建模连续观测
值的概率分布的模型。
在语音识别中，每个HMM的观测值被建模为由多个高斯分布组成的混合模型。
每个高斯分布表示特定状态下的语音特征的概率分布。
3. 训练过程：训练HMM-GMM模型的主要步骤是使用一组已
标注的语音数据集，通过最大似然估计来估计模型的参数。
训练过程中的关键步骤包括初始化模型的参数、计算状态转移概率矩阵、计算每个状态的高斯混合模型参数，并使用期望最大化（EM）算法迭代优化这些参数。
4. 解码过程：一旦HMM-GMM模型训练完成，解码过程用于
将输入语音信号映射到最可能的文本或单词序列。
这个过程涉及到计算给定输入信号的对数似然概率，并利用维特比算法找
到最可能的状态序列。
总而言之，HMM-GMM方法是一种基于隐马尔可夫模型和高斯混合模型的语音识别方法。
它通过对语音信号的序列进行建模和解码，能够将输入的语音信号转化为对应的文本或单词序列。
MATLAB下的基于HMM模型的语音识别技术的实现
Ｍ ＡＴＬ ＡＢ 下 的 基 于 ＨＭ Ｍ 模 型 的 语 音 识 别 技 术 的 实 现
Ｔｈｅ Ｒ ｅ ｉ ａ ｉ ｎ ｆＳｐｅｅ ａｌｚ ｔ ｏ ｏ ｃｈ Ｒｅｃ ｏｇｎｉｉ ｔｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌ ｏｇｙ Ｂａ ｅｄ ｓ ｏｎ Ｍ Ｍ ｎ Ａ ＴＬＡ Ｂ Ｈ ｉ Ｍ
ＣＬ ｎ Ｃ ｕｍｂｅ ： ３９ ｒ ＴＰ １
Ｄｏｃ ｕｍｅ ｎｔｃ ｄｅ： ｏ Ａ
Ａｒｉ Ｉ １ ３ ｔｄｅ Ｄ： ００ －０１ （ ０１ ４ ０１ －０ ０７ ２ １ —０ ７ ３
１引言
语音识别技术 为人们提供一种 更 便 的人机界面 ， 使人与 计算机之间 、 人与人之间的通信更加方便 、 。随着对语音识 快捷
２语音 识 别 技 术概 述
语 音识 别 属 于 模 式识 别 范 畴 ，它 与 人 的 认 知 过 程 一 样 ， 其 过 程 分 为训 练 和 识 别 两 个 阶段 。 在 训 练 阶 段 ， 音 识 别 系统 对 语
输入 的语音信号进行学习。学 习结 束后 ， 把学 习内容组成语 音
模 型 库 存 储 起 来 ； 识 别 阶段 ， 据 当前 输 入 的待 识 别 语 音 信 在 根 号， 在语 音模 型 库 中查 找 相 应 的词 义 或 语 义 。
别 技 术 深入 的研 究 ， 已经 发展 成 为 一 门跨 越 多 领 域 的 综 合 学 它 科， 它 声 学 、 言 学 、 理 学 、 号 处 理 、 Ｔ 智 能 、 式 识 别 、 语 心 信 人 模
词条 的统计模 型 ， 然后从待识别语音信 号中提取特征 ， 与这些
模 型 进行 配 ， 过 比较 匹配 分 数 以获 得 识 别 结果 。通 过 大 量 通 的语 音 ， 能 够 获 得 一 个 稳 健 的统 计 模 型 ， 够 适 应 实 际 语 音 就 能
基于HMM的中文BaseNp的识别
名 词 短语 ， 么在 一对 词性 标记 之 间有 五种 情况 ： ［ 那 ① ；
② ③ ］ ； ］⑤ ｏ， 别 用 ｑ、。ｑ、 ｑ ； ［④１
第 ｌ ２期
电 脑 开 发 与 应 用
文 苹 编 号 ： ０ ３ ５ ５ （ ０ ８ １ － ０ ９０ １０ —８ ０ ２ ０ ）２０ ３ —３
基 于 ＨＭＭ 的 中文 Ｂ ｓＮｐ的识 别 ａｅ
Ｃｈｉ ｓ ｓ Ｎｐ Ｉ ｅ ｔ ｆｃ ｉ ｎ ｂａ ｅ ｎ Ｈ ｉ ｎｅ ｅ Ｂａ ｅ ｄ ｎ ｉ ｉ ｔＯ ｓ ｄ ｏ ｄｄｅ ａ ｋ ｖ Ｍ ｏ ｅ ｎＭ ｒ ｏ ｄ ｌ
许 满 英 张 永 奎
（ 治学 院师 范分 院 长治 长
０ ６ ０ ） 。 西大 学计 算机 与信 息技 术 学 院 太原 ４ ００ （ 山
００ ０ ） ３ ０ ６
【 摘 要】首 先对 基本 名词 短语 （ ａ ｅ ）作 了界 定 ，然 后 简要介 绍 了基 于 ＨＭＭ （ Ｂ ｓＮｐ 隐马 尔可夫 模 型）的训练 过
程 ，并 重点 阐述 了改进 的 ｖｔｒ ｉ 法及 相 应 的动 态程序 代码 对 基本 名词 短语 的识别 的过 程 。 ｉ ｂ算 ｅ
【 关键 词】 隐马 尔可夫模 型 ，基 本 名词短 语 ，Ｖｉ ｒ ｉ ｔ ｂ ｅ
中 图 分 类 号 ：ＴＰ ９ ． ２ ３ １ １
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ
ｅ ｓ ｎ ｉ ｌ ｒ ｃ ｓ ｆｄ ｆ ｉ ｏ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ａｇ ｒｔ ｍ ｎ ｒ ｇ ａ ｏ ｔ ｒ ｉ ｓ ｅ ｔ ｌ ｐ ｏ ｅ ｓ ｏ ｅ ｉ ｔ ｎ ｏ ｍｐ ｏ ｅ ｌ ｏ ｉｈ ａ ｄ ｐ ｏ ｒ ｍ ｆ Ｖｉｅ ｈ ． ａｙ ｎ ｉ ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ ｈ ｄ ｅ ａ ｋ ｖ ｍｏ ｅ ，ｂ ｓｃ ｐ ｒ ｓ ，Ｖｉｅ ｂ ｉｄ ｎ Ｍ ｒ ｏ ｄ ｌ ａ ｉ ｈ ａ ｅ ｔｒ ｉ
hmm应用举例
hmm应用举例标题：HMM应用举例一、语音识别HMM在语音识别领域有着广泛的应用。
通过训练HMM模型，可以将语音信号转化为文本信息。
例如，当我们使用语音助手与智能音箱进行对话时，系统会将我们的语音输入转化为文本，然后进行语义理解和执行相应的操作。
二、手写体识别HMM也可以用于手写体识别。
通过训练HMM模型，可以将手写体图像转化为对应的文字信息。
在银行支票自动识别、手写数字识别等场景中，HMM可以帮助实现高精度的手写体识别。
三、自然语言处理在自然语言处理领域，HMM常用于词性标注和命名实体识别。
通过训练HMM模型，可以给句子中的每个词标注上其对应的词性，或者识别出句子中的命名实体，如人名、地名等。
四、基因序列分析在生物信息学中，HMM可以用于基因序列分析。
通过训练HMM模型，可以识别出DNA或蛋白质序列中的模式和结构。
这对于研究基因功能和进化关系具有重要意义。
五、图像处理HMM在图像处理中的应用也很广泛。
例如，在图像分割中，可以使用HMM模型将图像分为不同的区域；在图像识别中，可以使用HMM 模型对图像进行特征提取和分类。
六、金融风险评估HMM在金融领域中应用广泛，例如用于金融市场的风险评估。
通过训练HMM模型，可以预测金融市场的波动情况，并据此进行风险评估和投资决策。
七、机器人导航在机器人导航中，HMM可以帮助机器人通过传感器数据对环境进行建模和定位。
通过训练HMM模型，机器人可以估计自身在地图中的位置，并规划合适的路径。
八、情感分析HMM可以用于情感分析，即通过训练HMM模型来识别文本中的情感倾向。
在社交媒体上，可以通过情感分析了解用户对产品或事件的态度，从而对用户行为进行预测和推荐。
九、天气预测在气象学中，HMM可以用于天气预测。
通过训练HMM模型，可以根据历史的气象数据预测未来一段时间内的天气状况，如温度、湿度、气压等。
十、视频分析HMM在视频分析中也有应用。
例如，在行为识别中，可以使用HMM 模型对视频中的人体动作进行建模和识别；在视频检测中，可以使用HMM模型对视频中的异常事件进行检测和分析。
基于hmm的中文分词
基于hmm的中文分词
基于HMM的中文分词是一种常见的自然语言处理技术，它使用隐
马尔可夫模型（HMM）来进行中文分词，即将一段连续的中文文本切分
成一个个有意义的词语。
HMM模型是一种统计模型，其基本思想是将观测数据看作是由一系列不可见的隐含状态序列生成的，通过观测数据和隐含状态序列之间
的概率关系来推断出最可能的隐含状态序列，从而达到对观测数据的
分析和建模的目的。
在中文分词中，HMM模型通常将中文文本看作一个序列，每个词语对应一个隐含状态，而观测数据则是每个汉字或标点符号，通过概率
转移矩阵和发射概率矩阵来计算每个汉字或标点符号分别属于哪个词语，从而完成中文分词任务。
基于HMM的中文分词具有较高的准确性和鲁棒性，常常被应用于
各种自然语言处理应用中，例如机器翻译、信息检索、情感分析等等。
同时，也有一些后续的改进算法和技术，例如基于CRF（条件随机场）的中文分词、神经网络模型等，不过HMM模型依然是中文分词中比较
有代表性和典型的一种方法。
基于深度学习的中文语音识别技术研究
基于深度学习的中文语音识别技术研究第一章：引言自从人工智能迅速发展以来，语音识别技术逐渐成为了最受欢迎的人工智能领域之一。
语音识别技术的变革已经由传统的音频波形模型向更先进的深度学习模型发展。
随着深度学习技术的不断突破，人们已经成功地开发出了基于深度学习的语音识别系统。
本文主要研究基于深度学习的中文语音识别技术。
第二章：研究背景语音识别技术是指通过计算机程序自动将人类语音转换为文本或其他指令的技术。
在早期的语音识别系统中，常用的方法是使用隐马尔科夫模型（HMM）结合高斯混合模型（GMM）来实现语音识别。
但是这种方法有很多缺陷，如不稳定及复杂性高等问题。
由于深度学习模型具有很强的泛化能力，因此它成为了实现更高效、精确及可靠的语音识别系统的更好方法。
第三章：研究现状基于深度学习的语音识别技术已经在各个领域得到了广泛的应用，包括自然语言处理、人脸识别、语音识别等。
在本研究的语音信号处理领域中，深度学习模型也被广泛使用，例如多层感知机和循环神经网络。
这些模型通过大量的训练数据和精巧的算法设计能够较为准确地识别用户的语音指令。
第四章：深度学习模型在语音信号处理中，多层感知机（MLP）和循环神经网络（RNN）是最常用的深度学习模型。
MLP主要用于输入语音数据的前处理阶段。
RNN则更适合开发高效的语音识别系统，由于它有很强的时序模型，能够捕获语音数据的上下文信息。
同时，CNN和DNN结合是一种可以取得更好深度学习效果的新型深度学习模型，同时还具有高效的处理能力。
第五章：实验部分基于以上深度学习的模型，我们通过实验进行语音信号音频数据在线语音识别分析和有效性测试，结果显示，基于深度学习模型的语音信号处理方法能够更好地适应语音识别任务，比传统的基于GMM-HMM模型的方法更有效和精确。
实验结果表明，该方法在中文语音识别方面取得了良好的效果。
第六章：结论本文主要研究了基于深度学习的中文语音识别技术。
实验结果表明，该方法在中文语音识别上取得了良好的效果。
【转】中文分词之HMM模型详解
【转】中⽂分词之HMM模型详解关于HMM模型的介绍，⽹上的资料已经烂⼤街，但是⼤部分都是在背书背公式，本⽂在此针对HMM模型在中⽂分词中的应⽤，讲讲实现原理。
尽可能的撇开公式，撇开推导。
结合实际开源代码作为例⼦，争取做到雅俗共赏，童叟⽆欺。
没有公式，就没有伤害。
模型介绍第⼀次听说HMM模型是从李开复的博⽂论⽂中听说的：李开复1988年的博⼠论⽂发表了第⼀个基于隐马尔科夫模型（HMM）的语⾳识别系统Sphinx，被《商业周刊》评为1988年美国最重要的科技发明。
出处请见乍⼀听似乎很⽞妙，但是其实很简单。
下⾯是相关参数介绍，也是第⼀眼觉得很抽象，但是慢慢看下去随着具体含义的解释就渐渐清晰。
HMM(Hidden Markov Model): 隐式马尔科夫模型。
HMM模型可以应⽤在很多领域，所以它的模型参数描述⼀般都⽐较抽象，以下篇幅针对HMM的模型参数介绍直接使⽤它在中⽂分词中的实际含义来讲：HMM的典型介绍就是这个模型是⼀个五元组:StatusSet: 状态值集合ObservedSet: 观察值集合TransProbMatrix: 转移概率矩阵EmitProbMatrix: 发射概率矩阵InitStatus: 初始状态分布HMM模型可以⽤来解决三种问题：1. 参数(StatusSet, TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)已知的情况下，求解观察值序列。
(Forward-backward算法)2. 参数(ObservedSet, TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)已知的情况下，求解状态值序列。
(viterbi算法)3. 参数(ObservedSet)已知的情况下，求解(TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)。
(Baum-Welch算法)其中，第三种问题最⽞乎也最不常⽤，第⼆种问题最常⽤，【中⽂分词】，【语⾳识别】, 【新词发现】，【词性标注】都有它的⼀席之地。
基于HMM的中文姓名识别方法研究此
基于ＨＭＭ的中文姓名识别方法研究此作者：杨霞黄陈英来源：《硅谷》2009年第03期[摘要]以2000年1月－12月《人民日报》大约80万汉字语料为基础，利用基于隐马尔可夫模型并结合统计来评价在真实文本中构成中文姓名的能力，实现中文姓名的自动识别。
实验测试表明；准确率达91.5％，召回率为89.5％。
[关键词]中文姓名识别隐马尔可夫模型中文信息处理中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1671－7597(2009)0210064－01一、引言在汉语的书面表现形式中，词与词之间是没有自然界限的，自动分词就成了中文信息处理的基础工程[1]，而未登录词(人名、地名、机构名、新词和专业术语)的识别是汉语自动分词的难题之一，其识别率和识别速度的高低将直接影响分词的效果。
中文姓名在未登录词中占很大比例，统计显示：中文姓名占未登录词的15％[2]，可见，中文姓名的自动识别对未登录词识别是极其重要的。
传统的姓名识别方式主要包括：基于统计[3-4]、基于语料库[5]、结合决策树等。
姓名识别也是一种分类问题，每一个字或者是或者不是姓名的一部分。
近年来，隐马尔可夫模型(HMM，Hidden Markov Models)在文字分类尤其是标注中取得了很大的成功。
本文以《人民日报》2000年的语料为基础，基于HMM建立了中文姓名的识别模型，开发了中文姓名自动识别实验系统，经测试准确率达91.5％，召回率为89.5％。
二、基于HMM的中文姓名识别(一)隐马尔可夫的基本概念隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有响应概率密度分布的状态序列产生。
所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。
HMM创立于20世纪70年代。
基于HMM算法的语音识别的研究共33页文档
41、俯仰终宇宙，不乐复何如。 42、夏日长抱饥，寒夜无被眠。 43、不戚戚于贫贱，不汲汲于富贵。 44、欲言无予和，挥杯劝孤影。 45、盛年不重来，一日难再晨。及时 当勉励 ，岁月 、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
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29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
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30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
33
基于hmm的算法优化在中文分词中的应用
２０１９ ０７ ０３
基金项目:江苏省高 等 学 校 自 然 科 学 研 究 面 上 项 目 (
１８KJB５２００１８);金 陵 科 技 学 院 高 层 次 人 才 科 研 启 动 基 金 (
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２０１７０３,
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Ｇ
２０１８０２);江 苏 省 现 代 教 育 技 术 研 究 课 题 (
召回率和 F 值.
关键词:隐马尔科夫模型;优化 HMM;中文分词
中图分类号:
TP３９１ 文献标识码:
A 文章编号:
１６７２ ７５５X(
２０１９)
０３ ０００１ ０７
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ＧHMM A
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２０１８
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６３０９９);金 陵 科 技 学 院 教 育 教 改 课 题
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２１)
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g２０１７
作者简介:朱咸军(
１９７７—),男,江苏建湖人,讲师,博士,主要从事软件工程、协 同 计 算、智 能 信 息 处 理 与 智 能 系 统 方 面
的研ห้องสมุดไป่ตู้.
通信作者:肖芳雄(
１９７１—),男,广西桂林人,教授,博士,主要从事软件工程和大数据方面的研究.
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（ ｌ ｇ ｆＣｏｍｐ ｔｒ Ｓ ｕｈ Ｃｈｎ ｖ ｒｉ ｆ ｃ ｎ ｌｇ ， ａ ｇ ｈ ｕ５１ ６ ） Ｃｏｌ ｅｏ ｅ ｕｅ， ｏ ｔ ｉａＵｎｉｅｓｔ ｏ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｇｕ ｎ ｚ ｏ ０ ４１ ｙ
关健词 ：汉语介词短语；自 动识别 ； 依存语法
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｔ ｍ ａ ｉ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔｏ ｒＣｈ ｎ ｓ ｅ ｏ ｉ ｏ ａ ｓ ａ ｃ ｎ Ａｕ ｏ ｔｃＩ ｅ ｔ ａ ｉ ｎ ｆ ｉ ｅ ｅＰｒ ｐ ｓｔ ｎ ｌ ｉ ｆ ｏ ｉ
Ｐｈｒ ｓ ｓ ｄ ｏ ＨＭ Ｍ ａ ｅＢａ ｅ ｎ
令 ｓ ＜ Ｔ 为 准备 进 行 介 词 短语 分析 的 句 子 ，其 中 ＝ Ｗ＇＞ Ｗ ＝ｗ ｗ …ｗ 为词语序列 ， １２ ｎ Ｔ＝ｔ２ ｔ为词性 序列。 ｂ… ２ ｎ… ｔ ０ ｂ ｂ 分别对应不划分 ，左划分和右划分 ３种界定类型 。这样介词
表示 ，其中 Ｗ 是词语 ，如对于汉语句子 “ ｐ 先进／ 典 用／ ａ
型／ 推 动／ 部 队／ 全 面 ／ 建 设 ／ 。／ ” ｎ ｖ ｎ ａ ｎ ｗｐ ，经 过 Ｃ Ｐ Ｐ
到 了 ８ ．％，在开 放环境 下 的正确率 为 ７ ．％、召 回率为 ４６ ７ ７
７ ．％，获得了较为满意的结 果。 ５１
Ｐｅｏｉｏ ａ Ｐ ｒｓｓ Ｃ Ｐ 的位置 ，即哪个词 出现在 的左 边 ｒｐ ｓｉｎ ｌ ｈａｅ， Ｐ ） ｔ
存语法知识 ，有效消除了分析歧义 。实验显示 ，该模型在封
闭环境下对 Ｃ Ｐ自动识别的正确率 达到了 ８ ．％、召 回率达 Ｐ ６５
界 ，用 “ｗ”表示 ，哪个词出现在 Ｃ Ｐ的右边界 ，用 “ Ｊ ［ Ｐ ｗ”
ｋ ｏ ｅ ｇ ｅ ｅａｅ ｙ ｄ ｐ ｎ ｎ ｙ ｔｅ ｂ ｎ Ｅｘ ｒｍ ｅ ｔｌｒｓ ｌｓｄ ｍｏ ｓｒ ｔ ｉ ａｅ ｏ Ｕ Ｃ Ｓ ｏ ｒｄｃｉｇ ｂ ｕ ｄ ｒ ｌｃ ｔ ｎ ｆ ６５ ｎ ｗｌｄ ｅｇ ｎ ｒ ｔｄ ｂ ｅ ｅ ｄｅ ｃ ｒｅ ａ ｋ． ｐ ｉ ｎａ ｅ ｕｔ ｅ ｎ ｔａｅａ ｈｇｈｒ ｔ ｆＳ Ｃ Ｅ Ｓｆｒｐ ｅ ｉｔｎ ｏ ｎ ａｙ ｏ ａｉ ８ ．％ ｅ ｏ
自动界定处理后 ，应能 得到 结果 ：“用／ 先进／ 典型／】 ［ ｐ ａ ｎ 推动／ 部队， 全面／ 建 设／ 。 ｗ ” 这是 Ｃ Ｐ自动界 ｖ ｎ ａ ｎ ／ ｐ， Ｐ
定 研究需要解决 的问题 。由于介词短语在现代汉语 中的使用
２ Ｐ Ｐ的自动识剐模型 Ｃ
２１基 本统计模 型设计 ．
较好地 完成 了对 一个 经过 分词 和词性 标 注 的句 子进 行介 词短 语界 定任 务 ，为更进 一 步 的句法 分析 工作 打下 良好 的基 础 。试 验 结果显 示 ：该模 型 的识 别 正确 率达 到 了 ８．％ （ ６５ 封闭测 试 ）和 ７ ．％ 开放 测试 ） ７ （ ７ ，取得 了令 人满 意 的结果 。
中 分 号 Ｔ３ 圈 类 ； Ｐ９ １
基 于 ＨＭＭ 的 汉语 介 词 短 语 自动 识 别研 究
奚建清 ，罗 强
（ 华南理工 大学计 算机 学院 ，广州 ５ ０４１ ６ ） １
攮
要 ：提出了一种基于隐马尔可夫模型（ ＭＭ 的介词短语界定模型，通过 Ｈ Ｍ 的介词短语边界 自 Ｈ ） Ｍ 动识别和依存语法错误校正 ２ 个处理阶段 ，
［ ｂ ｔａｔ ｈｓ ａｅ ｅｃ ｂ ｓ ｎａ ｔｍａｉ ｐｅｉｔ ｎｍｏ ｅ ｏ ｈｎ ｓ ｒｐ ｓｉｎ ｌ ｈａｅｂ ｕ ｄ ｒ ｃｔ ｎｂ ｓｄｏ Ａ ｓｒｃ］Ｔ ｉ ｐ ｐｒ ｓｒ ｅ ｕｏ ｔ ｒｄｃｉ ｄｌ ｆ ｉｅｅｐｅ ｏｉｏ ａ ｐ ｒｓ ｏ ｎ ａｙｌ ａｏ ａｅ ｎＨＭＭ． ｔ ｏ ｓ ｔ ｏ ｄ ｉ ａ ｃ ｏ Ｃ ｔ ｏ ｉ Ｉｃ ｎｉｓ ｆ ｓ
ｔ ｓａ ｅ ：ａ ｔ ｍａ ｉ ａｌ ｉ ｅ ｔ ｙ ｈ ｈ ａ ｅ ｂ ｕ ｄ ｒ ｕ ｉ ｇ ｓ ａｉ ｔ ｓ ｒ ｍ ｔｅ ｂａ ｋ，ｔ ｎ ｏ ｔｔ ｎ ｈ ｒ ｓ ｌｓ ｗｏ ｔｇ ｓ ｕ ｏ ｔ ｌｙ ｄ ｎ ｉ ｔ ｅ ｐ ｓ ｏ ｎ ａｙ ｓｎ ｔ ｔｓｉ ｆｏ ｃ ｆ ｒ ｃ ｒｅ ｎ ｈｅ ，ｐ ｓ—ｕ ｅ ｔ ｅ ｅ ｕ ｔ ｗｉｈ ｄ ｐ ｎ ｅ ｃ ａ ｔ ｅ ｅ ｄ ｎ ｙ ｇｒ ｍｍａ ｒ
１概 述
给定一句经过切分和 词性标 注的句子 ，如何利用其中的
构上比 ｂｓＮ ａｅ Ｐ更复杂 ， 因此仅依赖边界 的分布信息势必 引起 更多 的分析歧义。 根据这个特点 ， 我们提 出了一种基于 Ｈ ＭＭ
的 Ｃ Ｐ自动识别模型 ， Ｐ 该模型结合了 Ｃ Ｐ左右边界词语 的依 Ｐ
词 语 、词 性 和 句 法 特 征 信 息 ，确 定 介 词 短 语 （ｈｎｓ Ｃ ｉｅｅ
ｃ ｒ ｃ ｔ ｆ ｒ ｌ ｓ ｓｉｇａ ｄ７ ．％ ｆ ｒ ｐ ｎｔｓ ｎ ） ｏ ｒ ｔａｅ ｏ ｏ ｅ ｅｔ ｎ ７７ ｏ ｅ ｔ ｇ ． ｅ ｒ ｃ ｔ ｎ ｏ ｅｉ
［ ｙｗｏｄ ｉＣ ｉｅｅｐｅ ｏｉｏ ａ ｐｒｓ； ｔｍａｉ ｉｅ ｔｉａ ｏ ； ｐ ｎ ｅ ｃ ｒｍｍａ Ｋｅ ｒ ｓ ｈｎ ｓ ｒｐ ｓ ｉｎｌ ｈａｅＡｕｏ ｔ ｎｉｃｔ ｎ Ｄｅｅ ｄ ｎｅｇａ ｒ ｔ ｃｄ ｆ ｉ
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第３ ３卷 第 ３ 期
Ｖ１ ３ ｏ． ３
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计
算
机
工
程
２０ ０ ７年 ２月
Ｆ ｂ ｕ ｒ ０ ７ ｅ ｒ ａ ｙ２ ０
Ｎｏ３
Ｃｏｍｐｕｔ ｒＥｎｇｉ ｅ ｉ ｅ ｎｅ ｒｎｇ
人工智能及识别技术 ・
文章 号： ０ － ８ ０ ） 一ｌ ２ 文 标 码： 编 １ ｏ ２ ２ ７ １ ０ ＿ （ ｏ０ ７ 献 识 Ａ