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HMM基本原理
Markov链:如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”,则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程。马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程。HMM是在Markov链的基础上发展起来的,由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂,观察到的时间并不是与状态一一对应的,而是通过一组概率分布相联系,这样的模型称为HMM。HMM是双重随机过程:其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,是隐含的。另一个随机过程描述状态和观察值之间的统计对应关系,是可被观测的。
HMM的定义:
HMM实际上是分为两个部分的,一是马尔可夫链,由参数,A描述,它利用一组与概率分布相联系的状态转移的统计对应关系,来描述每个短时平稳段是如何转变到下一个短时平稳段的,这个过程产生的输出为状态序列;二是一个随机过程,描述状态与观察值之间的统计关系,用观察到的序列来描述隐含的状态,由B描述,其产生的输出为观察值序列。
HMM根据其结构的不同可以分为多种类型。根据状态转移概率矩阵的不同,HMM可分为各态遍历模型、从左到右模型、并行路径从左到右模型和无跳转从左到右模型等。根据观察值概率不同,HMM可分为离散HMM、半连续HMM、连续HMM等。
下图是一个典型的HMM:
HMM有三个典型的问题:
HMM的实现
C语言版:
1、 HTK(Hidden Markov Model Toolkit)
HTK是英国剑桥大学开发的一套基于C语言的隐马尔科夫模型工具箱,主要应用于语音识别、语音合成的研究,也被用在其他领域,如字符识别和DNA排序等。HTK是重量级的HMM版本。
HTK主页:http://htk.eng.cam.ac.uk/
2、 GHMM Library
The General Hidden Markov Model library (GHMM) is a freely available LGPL-ed C library implementing efficient data structures and algorithms for basic and extended HMMs.
GHMM主页:http://www.ghmm.org/
3、 UMDHMM(Hidden Markov Model Toolkit)
Hidden Markov Model (HMM) Software: Implementation of Forward-Backward, Viterbi, and Baum-Welch algorithms.
这款属于轻量级的C语言HMM版本。
UMDHMM主页:http://www.kanungo.com/software/software.html
C++版:
1、http://www.cs.ualberta.ca/~lindek/hmm.htm
2、http://www.shokhirev.com/nikolai/abc/alg/hmm/hmm.html
以上两个是C++版本的,但是实现的是离散型的HMM。
Java版:
Jahmm Java Library (general-purpose Java library):
Jahmm (pronounced “jam”), is a Java implementation of Hidden Markov Model (HMM) related algorithms. It’s been designed to be easy to use (e.g. simple things are simple to program) and general purpose.
Jahmm主页:http://code.google.com/p/jahmm/
Python版:
http://www.biocomp.unibo.it/piero/PHMM/
Malab版:
Hidden Markov Model (HMM) Toolbox for Matlab:This toolbox supports inference and learning for HMMs with discrete outputs (dhmm’s),
Gaussian outputs (ghmm’s), or mixtures of Gaussians output (mhmm’s).
Matlab-HMM主页:http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/HMM/hmm.html
Common Lisp版:
CL-HMM Library (HMM Library for Common Lisp):
Simple Hidden Markov Model library for ANSI Common Lisp. Main structures and basic algorithms implemented. Performance speed comparable to C code. It’s licensed under LGPL.
CL-HMM主页:http://www.ashrentum.net/jmcejuela/programs/cl-hmm/
Haskell版:
The hmm package (A Haskell library for working with Hidden Markov Models):A simple library for working with Hidden Markov Models. Should be usable even by people who are not familiar with HMMs. Includes implementations of Viterbi’s algorithm and the forward algorithm.
Haskell-HMM主页:http://hackage.haskell.org/cgi-bin/hackage-scripts/package/hmm
CDHMM C++版:
连续HMM的C++实现:CHMM.rar
HMM基本原理及其实现(隐马尔科夫模型),布布扣,bubuko.com
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原文地址:http://www.cnblogs.com/tsingke/p/3923169.html