Rabiner著名的关于HMM和在Speech Recognition中应用的论文

作者 | 2013-01-30 22:32 | 类型 行业动感 | 2条用户评论 »

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雁过留声

“Rabiner著名的关于HMM和在Speech Recognition中应用的论文”有2个回复

  1. 苦逼CS_PhD一枚 于 2013-01-31 7:16 下午

    辽国二点五流学校苦逼CS PhD一枚，研究方向和HMM非常相关。此文是HMM经典文章，亦是HMM入门必读之文章。看似虽长，是因为作者在文中不吝啬文字、努力地去讲解任何一个HMM。看过不下三遍，前半部分重点讲HMM原理和三大问题，这部分看的滚瓜烂熟。但由于从本科过来，基础太差，有没有经验，后面涉及到具体语音识别部分对我来说接近天书。近二十年来出现数十种HMM变体，然皆万变不离其宗。此文发表至今日已有近三十年，而HMM今日仍然是今日AI、ML、NLP、Bioinfo之重点学习内容。HMM博大精深，变形多样，实乃AI领域一大神器。看过这几年HMM变体的文章，感觉都是蜻蜓点水。窃以为除非天资聪颖或者有良师指导，若没有五年时间专心研习，基本不可能深得其精髓，更不要说融会贯通，越往深处走往感觉数学之魅力无穷与不可捉摸。只有膜拜本文作者的份儿。。。若所有论文都写的像本文作者一样仔细，想必我辈苦逼PHD也不用去花费那么多时间去猜测某篇论文的某个旮旯里的生僻词、模糊词的意思了。。。

  2. 匿名人士 于 2013-02-01 10:37 上午

    再补一句，在学习HMM和PageRank之前，我万万没有想到PageRank的转移矩阵竟然本质上是一个Markov Model，PageRank的矩阵为什么进行多次迭代运算之后会converge，就是和HMM的transition matrix的周期性有关。不得不说，当初设计PangRank的Google两位创始人都是牛逼的人。。。我辈如何能把理论数学和应用实际如此完美的结合起来呢？