实时应用的维特比算法

Question

我知道，给定一个 HMM 和一个观察，维特比算法可以猜测产生这个观察的隐藏状态序列。但是你想实时使用它的情况呢？我的意思是逐步找到隐藏状态。每次输入上的观察符号时，都会猜测隐藏状态，而无需知道接下来的整个观察序列。 我想将它用于实时运行的音频应用程序，因此观察将是每个时间帧的音频特征值的序列。

Answer 1

如果你有兴趣预测 T 时刻的隐藏状态，当你看到观察 O_T 时，你就有数据 O_1, ..., O_{T-1}, O_T。现在最可能的状态是向前向后找到，其中向后变量只是 1，因为我们看不到未来。总之，我们有 P(我们在时间 T 处于隐藏状态 i) = \alpha_T(i) / P(O_1, ..., O_T | \lambda)，其中 P(O_1, ..., O_T| \ λ) = \sum_{i=1}^n \alpha_T(i)。那么 P 的所有 i 的最大索引（我们在时间 T 处于隐藏状态 i）将是您的隐藏状态。

正式符号请参考http://courses.media.mit.edu/2010fall/mas622j/ProblemSets/ps4/tutorial.pdf。

如果这是您想要的，或者您有其他想法，请告诉我。如果您只想实时找到最佳状态序列，只需计算 alpha 变量，无需为此展望未来。