LAMP_HMM v. 0.9 (C++) Authors: Daniel DeMenthon and Marc Vuilleumier Date: Feb. 1999 - Revised Jan. 2003 This package contains C++code for applying Hi
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隐马尔科夫模型 (HMM) 是一种强大的统计模型，被广泛应用于语音合成领域。HMM 通过模拟语音信号的时序特性，能够有效地生成自然流畅的语音。
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灰色马儿科夫算法的Java实现，包含残差修正的代码。尽管代码中提供了残差修正部分，但结果仅使用了马尔科夫链，并未直接运用残差修正部分。用户可以根据实际需要对程序进行修改，以适配具体的应用场景。请注意，这一实现适用于时间序列数据的灰色系统预测，增强了对未来数据趋势的推测精度。
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这份代码以C++实现了一个基本的左右隐马尔可夫模型及其对应的鲍姆-韦尔奇（ML）训练算法。这是对L.Rabiner等人描述的HMM算法的一个示例。认真学习者可以参考下面列出的资料来了解算法的理论描述。KF Lee提供了一个特别好的教程，介绍如何使用隐马尔可夫模型构建语音识别系统。
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HMM隐马尔可夫模型的经典学习C语言源码，对于理解和学习HMM模型具有极大的帮助。源码有效解决了HMM的三个核心问题：评估、译码和学习训练。
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马尔可夫变换的经典文档，由著名专家撰写。内容详细阐述了其原理，对于熟悉人脸检测和机器视觉的同学来说，这些概念并不陌生。希望大家认真学习研究。
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