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acos（-1）c语言,C++ acos()用法及代码示例
acos()是C++ STL中的内置函数，该函数返回弧度数(参数)的反余弦值。 acos()函数返回的值始终位于– 到+ 用法: acos(data_type x) 参数：此函数接受一个强制性参数x，该参数指定应计算其反余弦值的值。它必须介于-1和+1之间，否则将抛出域错误(范围错误)。该参数可以是double，…
【Ziv Bar-Joseph教授课件】计算生物学：序列比对与剖面HMMs
本课件主要内容包括： 中心法则 日益增长的生物数据 FDA批准基于基因的乳腺癌试验 用于数据集成的输入输出HMM 主动学习 序列同源函数 序列分析技术 序列比对：导致差异的可能原因 双序列比对 Scoring Alignments 计算最优比对：Needh…
之五：维特比算法及前向后向算法)
隐马尔科夫模型(HMMs)之五：维特比算法及前向后向算法
维特比算法(Viterbi Algorithm) 找到可能性最大的隐藏序列 通常我们都有一个特定的HMM，然后根据一个可观察序列去找到最可能生成这个可观察序列的隐藏序列。 1.穷举搜索 我们可以在下图中看到每个状态和观察的关系。 通过计算所有可能的隐藏序列的概率，我…
最大熵马尔科夫和隐马尔科夫比较 MEMMs HMMs
MEMMs：最大熵马尔科夫模型
转移概率： HMMs：隐马尔科夫模型
转移概率（可以把转移概率和发射概率合起来看作转移概率）：
MEMMs可以利用更多的特征，如大小写，词缀，前后词…
3-GMM-HMMs语音识别系统-解码篇
本文主要描述基于GMM-HMMs传统语音识别的解码过程。 Outline： Viterbi decodingCross-word decodingBeam search 1.Viterbi decoding 语音识别就是一个解码/搜索的过程。即由XxT1x1x2,⋯,xt,⋯,xt，找到最有可能的单词序列： W∗argmaxWP(X|W)P…
1-GMM-HMMs语音识别系统-框架篇
本文主要对基于GMM/HMMs的传统语音识别系统做一个整体介绍。 Outline: 识别原理统计学模型系统框架 首先需要说明本文讨论的对象是连续语音识别（Continuous Speech Recognition, CSR），意味着基于DTW（动态时间规整）的孤…
语音识别之HMMS安装和MFCC安装
1、MFCC（梅尔频率倒谱系数）python包安装
引用MFCC需要安装“python_speech_features”
包说明和下载地址：
http://python-speech-features.readthedocs.io/en/latest/
https://pypi.org/project/python_speech_features/#files
下载完成…
前后向概率计算HMMs——机器学习作业
题目： 代码：
import numpy as npdef fore_algorithm(A, B, p_i, o, T, N):# 设初值，alpha_1(i) pt_(i)b_i(o(i))alpha np.zeros((T, N))for i in range(N):h o[0]alpha[0][i] p_i[i] * B[i][h]# 递推for t in range(T - 1):h o[t 1]fo…
之四：前向算法)
隐马尔科夫模型(HMMs)之四：前向算法
前向算法(Forward Algorithm) 一、如果计算一个可观察序列的概率？ 1.穷举搜索 加入给定一个HMM，也就是说(,A,B)这个三元组已知，我们想计算出某个可观察序列的概率。考虑天气的例子，我们知道一个描述天气和海藻状态的HMM…
之二：隐含模式)
隐马尔科夫模型(HMMs)之二：隐含模式
隐含模式（Hidden Patterns） 当马尔科夫过程不够强大的时候，我们又该怎么办呢？ 在某些情况下马尔科夫过程不足以描述我们希望发现的模式。回到之前那个天气的例子，一个隐居的人可能不能直观的观察到天气的情况ÿ…
之一：简介及生成模式)
隐马尔科夫模型(HMMs)之一：简介及生成模式
介绍（introduction） 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣，这些模式可能出现在很多领域：一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式；一句话中的单词的序列；口语中的音素序列。总之能产生一系列事件…
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三十、【人工智能】【机器学习】- 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Models, HMMs)
系列文章目录
第一章 【机器学习】初识机器学习
第二章 【机器学习】【监督学习】- 逻辑回归算法 (Logistic Regression)
第三章 【机器学习】【监督学习】- 支持向量机 (SVM)
第四章【机器学习】【监督学习】- K-近邻算法 (K-NN)
第五章【机器学习】【监督学习】- 决策树…
2-GMM-HMMs语音识别系统-训练篇
本文记录在传统的语音识别中，训练GMM-HMMs声学模型过程中的公式推导过程。 Outline GMM - 混合高斯模型HMM – 隐马尔科夫模型Forward-Backward Algorithm – 前向后向算法 首先假设这里的训练数据，都做好了音素层面标记的（Label）…
基于GMMs-HMMs的语音识别原理
刚入门ASR的时候一直能听到HMM模型的相关字眼，这里就补一下用GMMs-HMMs进行语音识别的原理，虽然这个方法很古老，而且已经近乎被神经网络所取代，但它背后的思想仍然值得我们去了解和学习~
笔者看了一些教程，包括课程讲义、博客还有一些工具书，总算大致理清了思路，相信至…
怎么把java安装到64位_怎么安装64位JAVA，大师来详解
WIndows安装JAVA时，有32位版本和64位版本的，今天来分享怎么安装64位的JAVA。 工具/材料 64位Windows系统 64位JAVA 查看Windows是32位还是64位 01 在电脑桌面点击打开“此电脑”，在空白处右击，在弹出的窗口中点击选择“属性”。 0…
用java实现一个简单的计算器
文章目录 前言一、效果预览二、确定需求1.按钮2.规则 三、环境信息四、创建基础类1、按钮接口2、 计算接口3、语法检查接口4、 表单输入接口5、 面板接口6、 frame接口7、还有两个异常类，SyntaxException、CalcException 五、实现1、实现SyntaxRule接口2、实现CalcE…
我的世界java8_《我的世界》java8 64服务器mod
这是一个《我的世界》java8 64服务器mod，《我的世界》没有边界(地图会动态增长)，没有结局，也没有等级和分数。虽然有怪物等危险，不过在游戏中生存下去通常并不难。即便死亡，玩家也能在初始地点重生，唯一的损…
Java程序--计算圆的面积
文章目录 一:程序员自定义半径。二：用户定义半径。三：设置准确度，满足客户要求 一:程序员自定义半径。 结果如下：
二：用户定义半径。
注意nextDouble 是指可以输入整数和实数 如果只需要整数可以用nextInt 运行结果…
结构体初值设置问题小记
文章目录 前言esp32 panic报错LoadProhibited原因探究 前言
在搞esp32 ota功能的时候，esp32一加上空中升级的功能，就不断重启。查了两天，才发现是结构体初始化赋值的问题。
esp32 panic报错LoadProhibited
esp32ota的用来初始化的结构体大…
Java算法-快排序
基本思想 快排的核心就是递归，递归就是调用方法本身从而循环目的。 通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。 步骤 快…