潛藏馬可夫模型之簡介

Abstract

潛藏式馬可夫模型的基本觀念是將某個事件所發生的觀察（observations﹚, 依照發生的】I∣頁序集今起來。每個觀察點有其相對應的狀態（state﹚,但這些狀態 （潛藏層）是無法直接從觀察點看出釆,而是必須經由觀察點的集合’反求出 每一個觀察點是從哪一個狀態所產生的,以及在該狀態下出現的機率’並將這 將參數模式化。因此當有另一組觀察點集合產生時’即可算出此觀察點從該模 式中產生的機率。（謝郡青﹑林駛芳﹑張保中,民87﹚‧以語音辨識為例’參 數模式化的過程即是建立參考語音’產生觀察點集合’即輸入待測語音’而觀 察點集今從該模式產生的機率即是計算兩種語音（參考語音與待測語音﹚的相 似度