नई, अनदेखी टिप्पणियों के साथ हिडन मार्कोव मॉडल

मुझे लगता है कि आपने अवधारणा को गलत समझा है, कोई उत्सर्जन मैट्रिक्स नहीं है, केवल संक्रमण संभाव्यता मैट्रिक्स है। और यह स्थिर है। 3 अज्ञात निरंतर rv के साथ आपकी समस्या के संबंध में। वाक् पहचान की तुलना में आसान है, उदाहरण के लिए 39 MFCC निरंतर rv के साथ। लेकिन भाषण में यह धारणा है कि 39 आरवी (आपका केवल 3) सामान्य स्वतंत्र वितरित करता है, समान नहीं। इसलिए यदि आप एचएमएम पर जोर देते हैं, तो उत्सर्जन मैट्रिक्स को न बदलें। आप समस्या हैं इसके बजाय अभी भी हल किया जा सकता है।

एक तरीका यह है कि नए अनदेखे अवलोकन को सभी राज्यों द्वारा उत्सर्जित होने की समान संभावना दें, या उन्हें PDF अगर आपको इसकी जानकारी है। यह कम से कम आपकी तत्काल समस्या का समाधान करेगा। बाद में, जब राज्य देखा जाता है (मुझे लगता है कि आप राज्यों की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं), तो आप नए अवलोकन के लिए वास्तविक संभावनाओं को पुन: असाइन करना चाह सकते हैं।

दूसरा तरीका (जिसे मैं बेहतर पसंद करता हूं) क्लस्टरिंग विधि. इस तरह, आपके अवलोकन वास्तविक समय डेटा नहीं क्लस्टर होंगे। एक बार जब आप अपना डेटा कैप्चर कर लेते हैं तो आप इसे संबंधित क्लस्टर को असाइन करते हैं और एचएमएम को क्लस्टर नंबर एक अवलोकन के रूप में देते हैं। चिंता की कोई और "अनदेखी" टिप्पणियां नहीं हैं।