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HMM的理论基础 一、 HMM定义 1.?????? N：模型中状态的数目，记t时刻Markov链所处的状态为 2.?????? M：每个状态对应的可能的观察数目，记t时刻观察到的观察值为 3.?????? ：初始状态概率矢量，，， 4.?????? A：状态转移概率矩阵，，， 5.?????? B：观察值概率矩阵（适用于离散HMM），，，；对于连续分布的HMM，记t时刻的观察值概率为 一个离散型的HMM模型可以简约的记为。 二、关于语音识别的HMM的三个基本问题 1. 已知观察序列和模型参数，如何有效的计算。 a. 直接计算 ? ? ? ?? ?????????2-1 当N=5，T=100时
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