(hidden markov model)
1Hidden Markov model — Probabilistic parameters of a hidden Markov model (example) x mdash; states y mdash; possible observations a mdash; state transition probabilities b mdash; output probabilitiesA hidden Markov model (HMM) is a statistical model in which the system …
2Hidden Markov Model — Das Hidden Markov Model (HMM) ist ein stochastisches Modell, das sich durch zwei Zufallsprozesse beschreiben lässt. Es ist die einfachste Form eines dynamischen Bayes schen Netzes. Der erste Zufallsprozess entspricht dabei einer Markov Kette, die …
3Hidden Markov model — Das Hidden Markov Model (HMM) ist ein stochastisches Modell, das sich durch zwei Zufallsprozesse beschreiben lässt. Ein Hidden Markov Model ist auch die einfachste Form eines dynamischen Bayesschen Netz. Der erste Zufallsprozess entspricht dabei… …
4Hierarchical hidden Markov model — The Hierarchical hidden Markov model (HHMM) is a statistical model derived from the hidden Markov model (HMM). In an HHMM each state is considered to be a self contained probabilistic model. More precisely each stateof the HHMM is itself an HHMM …
5Layered hidden Markov model — The layered hidden Markov model (LHMM) is a statistical model derived from the hidden Markov model (HMM). A layered hidden Markov model (LHMM) consists of N levels of HMMs, where the HMMs on level i + 1 correspond to observation symbols or… …
6Markov model — In probability theory, a Markov model is a stochastic model that assumes the Markov property. Generally, this assumption enables reasoning and computation with the model that would otherwise be intractable. Contents 1 Introduction 2 Markov chain… …
7Hidden semi-Markov model — A hidden semi Markov model (HSMM) is a statistical model with the same structure as a hidden Markov model except that the unobservable process is semi Markov rather than Markov. This means that the probability of there being a change in the… …
8Hidden-Markov-Modell — Das Hidden Markov Model (HMM) ist ein stochastisches Modell, das sich durch zwei Zufallsprozesse beschreiben lässt. Ein Hidden Markov Model ist auch die einfachste Form eines dynamischen Bayesschen Netz. Der erste Zufallsprozess entspricht dabei… …
9Hidden Markov Modell — Das Hidden Markov Model (HMM) ist ein stochastisches Modell, das sich durch zwei Zufallsprozesse beschreiben lässt. Ein Hidden Markov Model ist auch die einfachste Form eines dynamischen Bayesschen Netz. Der erste Zufallsprozess entspricht dabei… …
10Time-Inhomogeneous Hidden Bernoulli Model — (TI HBM) is an alternative to Hidden Markov Model (HMM) for Automatic Speech Recognition. Contrary to HMM, the state transition process in TI HBM is not a Markov dependent process, rather it is a generalized Bernoulli (an independent) process.… …
