Hidden Markov Model Toolkit instructions.

资 源 简 介

Hidden Markov Model Toolkit instructions.

详 情 说 明

隐马尔可夫模型（HMM）工具箱是用于构建和分析隐马尔可夫模型的实用工具集，广泛应用于语音识别、生物信息学等领域。该工具箱主要提供三大核心功能：模型训练、序列解码和概率计算。

核心功能模块包括前向-后向算法、维特比算法和Baum-Welch算法。前向-后向算法用于计算观测序列的概率，维特比算法用于寻找最可能的状态序列，而Baum-Welch算法则是经典的参数估计方法。

使用流程通常为：首先定义模型的状态数和观测符号集，然后初始化状态转移矩阵和观测概率矩阵。接着通过训练数据调整模型参数，最后利用训练好的模型进行序列预测或概率计算。

典型应用场景如基因序列分析中，可将DNA碱基作为观测值，基因功能区域作为隐藏状态。在语音处理中，则可将声学特征作为观测，音素作为隐藏状态进行建模。