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重磅干货，细致入微AI大道理
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1HMM基础
一模型、两假设、三问题
1）一个模型
随机过程：是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。
例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程。
马尔科夫过程：随机过程的一类，系统下一时刻的状态仅与单前状态有关。
隐马尔科夫模型（HMM）:用来描述一个含有未知参数的马尔科夫过程。
隐马尔可夫模型是关于时间序列的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态序列 (state sequence)，再由各个状态生成一个 观测而产生观测序列 (observation sequence)的过程，序列的每一个位置又可以看作是一个时刻。
2）两个基本假设
齐次马尔可夫性假设：隐藏的马尔可夫链在时刻t的状态只和t-1的状态有关。
观测独立性假设：观测只和当前时刻的状态有关。
3）三大问题
1） 概率计算问题。即给定模型λ=(A,B,Π)λ=(A,B,Π)和观测序列O={o1,o2,...oT}O={o1,o2,...oT}，计算在模型λ下观测序列O出现的概率P(O|λ)。这个问题的求解需要用到前向算法、后向算法和直接计算法。
2）解码问题。即给定模型λ=(A,B,Π)和观测序列O={o1,o2,...oT}，求给定观测序列条件下，最可能出现的对应的状态序列，这个问题的求解需要用到基于动态规划的Viterbi算法。
3）模学习问题。即给定观测序列O={o1,o2,...oT}，估计模型λ=(A,B,Π)的参数，使该模型下观测序列的条件概率P(O|λ)最大。这个问题的求解需要用到基于EM算法的Baum-Welch算法。
2 HMM的隐状态
隐状态、箱子、第K个高斯
隐藏状态是抽象出来的概念，由于语音信号在一个长时间断内是非平稳信号，而在一个较短的时间内则可近似看做平稳的(比如50毫秒)。平稳信号的特点在于信号的频谱分布是稳定的，不同时间段的频谱分布相似。隐马尔可夫模型将一小段频谱相似的连续信号归为一个隐状态。Viterbi算法对齐就是为了找到哪些帧归于哪个隐状态，隐马尔可夫模型的训练过程是最大化似然度，每一个状态产生的数据用一个概率分布表示。只有当相似的连续信号尽可能被归为同一个状态，似然度才能尽可能的大
类比箱子和小球，手从哪个箱子拿的球不知道，只知道拿出来后看见的小球，问小球来自哪个箱子的可能。其中，箱子就是隐状态，小球就是可观测的。箱子中有不同小球的比例，或者分布，而HMM中也有隐状态对应到特征向量的概率分布。假如箱子中小球分布符合高斯分布，假设HMM中隐状态中特征符合高斯分布，GMM混合高斯模型就是在模拟这个分布，理解性的表达可以说模拟隐状态中可观测特征的比例。只不过一个箱子中三个小球比列为3:2:1，而HMM一个隐状态中有39种特征，也是有占比。
GMM中也有隐状态，特征向量不知道来自哪个Gaussion。K1、K2、K3组成一个GMM，K1、K2、K3类比箱子1、箱子2、箱子3，类比HMM中状态1、状态2、状态3。
3 概率计算问题
前向算法、后向算法、Viterbi
概率计算问题（评估问题、序列分类问题、求可观测问题）：
即给定模型λ=(A,B,Π)λ=(A,B,Π)和观测序列O={o1,o2,...oT}O={o1,o2,...oT}，计算在模型λ下观测序列O出现的概率P(O|λ)。
1）直接法（不用）
2）前向算法
前向算法实现：
3）后向算法
后向算法实现：
4）Viterbi算法（近似）
可以回溯到最优的状态序列，求最优路径的概率代替所有路径的概率和P(O|λ)。
灵魂的拷问：这样计算最优路径的概率代替所有路径概率和P(O|λ)，是不是不准了呢？又为什么能代替呢？
AI大语音：在实际语音识别中，是可以代替的。因为概率的分布比较尖，也就是某个位置的概率会非常大，其他比较小，最优路径的概率跟所有路径的概率差不多。那条最优路径的概率就如同战场上的将军、游戏里的大boss，战力已经接近总战力了，所有和所有路径的概率和很接近。
既然可以近似，那两种算法的概率应该差不多大才是。对比一下程序中前向算法和Viterbis算法求出来的概率。
灵魂的拷问：一个0.13级别、一个0.014级别的，这也叫差不大嘛？都差一个数量级了。
AI大语音：转移矩阵、发射矩阵中的概率差别不是特别大的时候是不能用来近似的，程序中的例子不具有代表性，不是类似语音识别的例子，在大多数语音识别应用中求出来两者的概率才会差不多，才能近似代替。
4 解码问题
Viterbi算法、近似算法
解码问题（对齐问题、预测问题、序列标注问题、求隐状态问题）
即给定模型λ=(A,B,Π)和观测序列O={o1,o2,...oT}，求给定观测序列条件下，最可能出现的对应的状态序列，这个问题的求解需要用到基于动态规划的Viterbi算法。
Viterbi算法是最优路径算法的一种。最优路径算法：
穷举法
方法：把所有可能路径都计算一遍，最优路径自然就出来了。
优点：必然能找到最优路径。
缺点：计算量太大。
A*算法
方法：每一步只走最好走的路（目光短浅）
优点：计算快，而且这种贪心或者说启发式的算法，通常情况下，效果还是不错的。
缺点：很难找到最优解，陷入局部最优
beam search （波束搜索）
方法：每一步只走最好走的前N条路。这里的N也叫Beam Width。是A*算法的改进，当N=1时，退化为A*算法，当N=N时，退化为穷举法。
优点：N设置良好的话效果不错。
缺点：Beam Width越大，找到最优解的概率越大，相应的计算复杂度也越大。
1） Viterbi算法
方法：记录每个时刻的每个可能状态的之前最优路径的概率，同时记录最优路径的前一个状态，不断向后迭代，找到最后一个时间点的最大概率值对应的状态，回溯找到最优路径。
注意：Viterbi算法前向时只是计算概率，并记住，后向回溯时才得到最优路径。
算法实现：
2） 近似算法（不常用）
近似算法是前向计算时最大的就选了这个路径，也就是单步最大的路径组合成最优路径；而Viterbi是前向只计算并记住，根据最后最大的那个概率回溯选择路径。
5 学习问题
Viterbi学习算法、Baum-Welch算法
学习问题（训练问题、参数估计、求模型问题）
即给定观测序列O={o1,o2,...oT}，估计模型λ=(A,B,Π)的参数，使该模型下观测序列的条件概率P(O|λ)最大。这个问题的求解需要用到基于EM算法的Baum-Welch学习算法和Viterbi学习算法。
1）Viterbi学习算法（硬对齐）
Viterbi算法需要先初始化一个HMM模型λ=(A,B,Π)。
在语音识别应用中由于HMM是从左到右的模型，第一个必然是状态一，即P(q0=1)=1。所以没有pi这个参数了。
1）Baum-Welch学习算法（软对齐）
同样，在语音识别应用中没有pi。
附录（魔鬼写手）
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AI大语音（一）——语音识别基础
AI大语音（二）——语音预处理
AI大语音（三）——傅里叶变换家族
AI大语音（四）——MFCC特征提取