用于实时应用的Viterbi算法

Question

我知道，给定一个HMM和一个观察值，维特比算法可以猜测产生这个观察值的隐藏状态序列。但是如果你想要实时使用它呢？我的意思是一步一步地找到隐藏的状态。每次观察符号在输入上时，都会猜测一个隐藏状态，而不需要知道下一步的整个观察序列。我想将其用于实时运行的音频应用程序，以便观察将是音频特征在每个时间帧的值序列。

Answer 1

如果你有兴趣预测时间T的隐藏状态是什么，当你看到观察值O_T时，你就有了data O_1，...，O_{T-1}，O_T。现在最有可能的状态是向前向后，其中向后变量只有1，因为我们看不到未来。总而言之，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| \λ)，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处处于隐藏状态i)将是您的隐藏状态。

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

如果这是你想要的，或者你有其他想法，请让我知道。如果你只是想实时找到最佳的状态序列，只需要计算alpha变量，不需要考虑未来的情况。