NLP 算法 隐马尔可夫（HMM）模型解析+应用实例+使用技巧
介绍
你有没有思考过智能手机语音识别背后的机制或天气预报的复杂性？在这种情况下，您可能会对发现隐马尔可夫模型 （HMM） 所发挥的关键作用感兴趣。这些数学结构在语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域带来了深刻的变革，使系统能够解开序列数据的复杂性。本文将简要讨论隐马尔可夫模型及其应用、成分、解码方法等。
学习目标
● 了解隐马尔可夫模型 （HMM） 的基本组成部分，包括状态、观测值、转移概率、发射概率和初始状态概率。
● 探索 HMM 的主要解码算法：正向算法、Viterbi 算法和 Baum-Welch 算法，以及它们在语音识别、生物信息学等领域的应用。
● 认识到 HMM 的局限性和挑战，并了解如何缓解它们，例如对初始化的敏感性、独立性假设和数据量要求。
隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型 （HMM） 由 Baum L.E. 于 1966 年引入，是有效的统计模型。它们使用观察到的数据揭示马尔可夫过程中的隐藏状态。HMM 在语音识别、字符识别、移动通信、生物信息学和故障诊断方面至关重要。它们通过概率分布弥合了参加事件和状态之间的差距。HMM 具有双重随机性，将初级马尔可夫链与连接状态和观测值的过程相结合。他们擅长解码监控数据的趋势，适应不断变化的模式，并结合季节性等元素。在时间序列监视中，HMM 是无价的，甚至可以扩展到空间信息应用。
HMM 的应用
隐马尔可夫模型 （HMM） 由于能够对顺序数据和隐藏状态进行建模，因此在多个领域中具有广泛的应用。让我们来探讨一下 HMM 是如何应用于不同领域的：
● 使用步态进行人类识别： HMM 有助于根据其独特的步态模式识别个人。通过模拟人们独特的行走方式，HMM 有助于将一个人与另一个人区分开来。该应用在安全系统和访问控制中至关重要，通过结合人体步态分析来增强生物识别方法。
● 从时间顺序图像中识别人体动作： HMM 对于从连续图像或视频帧中识别和分类人体动作至关重要。通过捕获不同姿势和动作之间的时间依赖关系和转换，HMM 能够准确识别个人执行的各种活动。此应用程序可用于监控、视频分析和运动表现评估等领域。
● 从视频中识别面部表情： 在情感计算和人机交互中，HMM被用于分析视频中的面部表情。它们通过捕捉面部肌肉运动和表情的时间动态来帮助识别和解释情绪和情绪变化。此应用程序对于理解各种交互式系统中的用户体验、情感反应和非语言交流线索至关重要。
HMM 的基本组件
隐马尔可夫模型 （HMM） 有几个基本组件来定义它们的结构和功能。了解这些组件对于有效使用 HMM 至关重要。以下是 HMM 的基本组件：
国家 （S）观测值 （O）转移概率 （A）发射概率 （B）初始状态概率 （π）状态空间 （S）观察空间 （O）解码算法
在下表中，我们概述了三种主要的解码算法，以及它们的描述、应用和优点：
正向算法： 计算给定 HMM 的观察到数据的可能性，用于语音识别和自然语言处理。应用：– 语音识别 – 自然语言处理 – 词性标记 – 命名实体识别 – 机器翻译维特比算法： 识别观察到的数据的最可能的隐藏状态序列，应用于语音识别和生物信息学。应用：– 语音识别 – 生物信息学 – 序列比对 – 基因预测Baum-Welch 算法： 根据观察到的数据估计HMM模型参数，通常用于生物信息学和语音识别。应用：– 生物信息学 – 基因预测 – 语音识别 – 模型适配HMM 用法示例
以下是如何在不同域中使用 HMM 的一些示例：
● 语音识别： HMM 是许多自动语音识别系统的基础。它们对音素及其过渡进行建模，从而可以将口语准确地转换为文本。Siri 和 Alexa 等虚拟助手使用 HMM 来理解和响应语音命令。
● 自然语言处理（NLP）： HMM 适用于词性标记、命名实体识别和机器翻译等任务。它们有助于理解人类语言的结构和含义，提高 NLP 应用程序的准确性。
● 生物信息学： HMM 广泛用于基因预测、蛋白质结构预测和序列比对。它们有助于解码大量可用的生物数据，有助于基因组分析和注释。
● 金融： HMM 在财务建模和预测中得到了应用。它们用于市场趋势分析、资产定价和风险评估，帮助做出明智的投资决策和风险管理。
● 天气预报： 气象学家使用 HMM 来模拟天气模式的演变。他们可以通过分析历史天气数据和可观测参数来预测未来的天气状况和恶劣天气事件。
解码 HMM：循序渐进
以下是解码 HMM 的分步指南：
模型初始化： 从初始 HMM 模型开始，包括跃迁和发射概率等参数，通常使用有根据的猜测或随机性进行初始化。前向算法： 通过计算每个时间步中每个状态的前向概率来计算观察数据序列的可能性。维特比算法： 通过考虑跃迁和发射概率，找到最可能的隐藏状态序列。Baum-Welch 算法： 应用这种期望最大化技术，通过估计改进的跃迁和发射概率来优化 HMM 的参数。迭代： 在步骤 2 和 4 之间不断迭代，直到模型参数收敛到其最佳值，从而增强模型与观测数据的一致性，从而提高准确性。局限性和挑战
对初始化的敏感度： HMM 的性能取决于初始参数，存在次优解决方案的风险。利用敏感度分析（如引导或网格搜索）进行稳健的模型选择。独立性假设： HMM 假设观察到的数据具有条件独立性，这在复杂系统中并不成立。考虑使用隐式半马尔可夫模型 （HSMM） 等复杂模型来捕获更长距离的依赖关系。内存有限： HMM 的内存有限。限制远程依赖关系建模。选择高阶 HMM 或具有扩展内存的替代模型，如递归神经网络 （RNN） 或长短期记忆 （LSTM） 网络。数据量： HMM 需要大量数据，这在数据稀缺的领域提出了挑战。应用数据增强、特定领域的数据收集或迁移学习来解决数据限制。复杂模型结构： 增加模型复杂性可能会阻碍数据拟合。采用模型选择技术（如交叉验证和信息标准）来平衡模型复杂性并防止过度拟合。最佳实践和提示
以下是有效利用 HMM 的一些技巧：
● 彻底的数据预处理： 在训练 HMM 之前，请确保彻底的数据预处理，包括数据清理、归一化和特征提取。此步骤有助于消除噪声和不相关的信息，提高输入数据的质量并增强模型的性能。
● 仔细选择型号： 根据具体应用要求选择合适的 HMM 变体。考虑数据的复杂性、依赖关系的存在以及对内存的需求等因素。必要时选择更高级的模型，如隐式半马尔可夫模型 （HSMM） 或高阶 HMM。
● 鲁棒模型训练： 实施强大的模型训练技术，例如 Baum-Welch 算法或最大似然估计，以确保模型有效地从数据中学习。采用交叉验证等技术来评估模型的性能并防止过度拟合。
● 定期模型评估和更新： 根据新数据持续评估模型的性能，并相应地更新模型参数。定期使用新数据重新训练模型，以确保其随着时间的推移保持相关性和准确性，尤其是在动态环境中。
● 定期模型评估和更新： 根据新数据持续评估模型的性能，并相应地更新模型参数。定期使用新数据重新训练模型，以确保其随着时间的推移保持相关性和准确性，尤其是在动态环境中。
● 文档和可解释性： 维护模型开发过程的全面文档，包括参数选择背后的推理和建模期间所做的任何假设。请确保模型的输出是可解释的，从而深入了解隐藏状态及其对观测数据的影响。
结论
隐马尔可夫模型是用于建模和解码顺序数据的出色工具，可在语音识别、生物信息学、金融等各个领域提供应用。通过了解它们的基本组件、解码算法和实际应用，您可以解决复杂的问题，并在序列至关重要的场景中进行预测。
关键要点
● 隐马尔可夫模型 （HMM） 是一种通用的统计模型，可揭示序列数据中的隐藏状态，在语音识别、生物信息学和金融等领域至关重要。
● HMM 的三种主要解码算法（正向算法、维特比算法和 Baum-Welch 算法）支持语音识别、基因预测和模型参数估计等任务，从而提高我们对顺序数据的理解。
● 在使用 HMM 时，必须了解它们的局限性和挑战，例如对初始化和数据量要求的敏感性，并采用彻底的数据预处理和强大的模型训练等最佳实践来克服这些挑战并获得准确的结果。
常见问题解答
问题1. 什么是数学中的隐马尔可夫模型？
答：隐马尔可夫模型 （HMM） 是一种数学模型，用于表示具有隐藏状态的系统，这些系统通过概率过程可观察数据，从而能够分析和预测数据序列。它由隐藏状态、观测数据、跃迁、发射和初始状态概率组成。
问题2. 什么是隐马尔可夫模型公式？
答：隐马尔可夫模型 （HMM） 公式涉及一系列隐藏状态和相应的可观察数据序列。它结合了转换、发射和初始状态概率，以描述隐藏状态如何随时间推移观测数据。
问题3. 隐马尔可夫模型的任务是什么？
答：隐马尔可夫模型 （HMM） 主要用于两项任务：
估计 – 确定给定模型的观测数据的概率；解码 – 根据观察到的数据找到最有可能的隐藏状态序列。原文地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/hidden-markov-models/
非常感谢大家的阅读，小Mo在这里祝你在末来的 Python 学习职业生涯中一切顺利！
后续小Mo会不定期更新书籍、视频等学习资源，以上这些书籍资料也可通过关注微信公众号免费获取哦！
欢迎关注我们的微信公众号：MomodelAl
同时，欢迎使用「Mo AI编程」微信小程序
以及登录官网，了解更多信息：Mo 人工智能教育实训平台
Mo，发现意外，创造可能
注：部分资源来源于互联网，若有侵权，请直接联系作者删除。
JUST技术：基于HMM的实时地图匹配
随着城市规模的不断扩大和便民业务的发展，行车导航、共享汽车和物流派送等应用已经深入人们日常生活之中。这些应用都不可避免地需要使用GPS、北斗等定位系统，进而产生了大量的轨迹数据。然而，普通民用GPS定位系统上传的位置数据会由于许多缘故发生与物体的实际地理位置不同的现象，产生了米级别的误差，一般在10米以内。此外，在数据传输、存储和耗电的条件限制下，导致轨迹点采样频率不宜过高。因此，以上因素导致采集到的移动对象位置与其实际所在道路之间有一定距离偏差。为了使接收到的位置数据可以真实反映移动对象的运行轨迹，需要进行轨迹的各种预处理工作，其中地图匹配是一项十分重要的工作。
一、地图匹配
地图匹配是将存在误差或漂移的GPS观测点匹配至路网上的算法，它常用于还原观测点的真实位置和移动物体的运动轨迹。如图1，地图匹配算法将采集到点1、2、3映射到路段上。地图匹配可分为离线和实时两种处理方式：离线方式接收过去一段时间观测到的批量轨迹数据，并计算输出全量轨迹的最优匹配结果。其优势在于准确度高。然而，它的处理过程十分耗时，因此，面对监测和追踪等需要实时返回计算结果的场景难免力有不逮；实时地图匹配则可以很好地弥补离线处理时延大的缺陷。目前，基于HMM的实时地图匹配算法[2]被广泛使用于很多业务场景中,如公交车实时位置播报、快递员配送位置跟踪。以危化品运输车辆的监管为例，危化品运输车若偏离原报备路线，通过实时的地图匹配可以在第一时间获取其异常行为及最新位置，实现了对危化品车辆行驶路线的实时监测。barefoot [1]是一个开源项目，它基于实时地图匹配算法提供了实时地图匹配服务。本文接下来主要从算法思想和实现思路两方面介绍开源项目barefoot中的实时地图匹配服务。
图1 地图匹配示意图
二、算法思想
Barefoot 是一个开源的Java项目，它提供了离线/实时地图匹配及空间分析等服务，其中实时地图匹配的实现思路以Goh[2] 提出的算法作为参考。如图2所示，Barefoot提供的实时地图匹配演示图。
图2 实时地图匹配演示图
Goh[2]提出的算法基于隐马尔可夫模型(HMM)，并采用可变滑动窗口进行回溯计算，实现了高精度低延时的实时地图匹配。
其主要流程大体分成三步， 1）寻找候选路网点，2）计算发射和转移概率，3）获取计算结果。
1）寻找候选路网点
寻找候选路网点是指，针对每一个轨迹点z_t，找到距离z_t指定距离(默认为50m)的路段，计算每条路段上距离z_t最近的位置，即为候选路网点。候选路网点通常为轨迹点z_t在对应路段的垂直投影点或路段的端点。
2）计算发射和转移概率
获取到轨迹点z_t对应的候选路网点集合S_t后，以z_t到每一个候选路网点的距离和GPS定位误差为参数，计算候选路网点的发射概率P(z_t |s_t)；再针对上一时刻的候选路网点集合S_(t-1)与本次集合S_t中的每一组候选点，以两个候选点之间最短路径的长度作为主要参数计算这两点之间的转移概率。
3）获取计算结果
概率计算完成后，通过在线Viterbi算法检验是否存在结果点，并返回到达该点的最优路径。
图3 HMM算法
在HMM基础之上，barefoot扩展了两种概率模型：过滤概率和序列概率。其中，过滤概率
用以计算在已观测到轨迹点序列
的条件下，最可能符合真实情况的路网点
序列概率
则在已观测到轨迹点序列
的条件下，
计算在路网上到达点
最可能的路径。
需要注意的是，在转移概率和序列概率的计算过程中，需要使用历史轨迹点对应的候选路网点集合作为参数。因此，barefoot采用了可变滑动窗口来保存历史状态。可变滑动窗口指的是窗口中可容纳的路网点集合数固定，而总路网点数量取决于每个路网点集中的点数，是可变的值。当接收到一个新轨迹点时，可变滑动窗口向前扩展一位，同时根据配置中的窗口上限参数来判断是否需要清除当前窗口中的历史路网点集。Barefoot 提供了状态更新TTL、路网点集合数量上限k和时间段上限τ 三个窗口配置参数用于配置路网点集合数。
三、实现思路
Barefoot通过启动tracker server接收轨迹点，并发布计算结果。tracker server根据配置文件中的参数初始化指定容积的线程池，并为每一个发送数据的客户端分配一个处理线程T。T会持续接收客户端发送的轨迹数据，并将计算结果发送回客户端。当客户端长时间没有向tracker server发送消息时，对应的连接将被中断。在以上流程中，耗时较长的计算部分由处理线程T决定是否进行异步计算。
为实现以上计算步骤中的空间范围查询和最短路径规划，barefoot需要在内存中维护路网结构。它使用的方法是通过查询读取数据库中的路网表，并根据道路线的属性值构建路网有向图和带有道路线空间范围的四叉树索引来实现最短路径规划。在空间查询获取候选路网点时，使用索引获取空间范围内的道路线id，并在道路线上通过插值计算出与轨迹点距离最近的候选路网点的坐标。
图4 候选点
针对每个轨迹点，barefoot将其对应的候选路网点集合保存至时间窗内。时间窗使用优先队列(PriorityBlockingQueue)实现，在提供超时清理和新增入队功能的基础上，起到保证线程安全的作用。时间窗内的候选路网点集合通过链表相连，方便获取到每个路网点在上一状态中的关联点，以及本集合中最可能为真的目标路网点(如图4中加粗的点)。本次候选路网点集合更新的同时，历史点集合中既不是目标点又与后继路网点无关联的点将被移除。
四、测试结果
Barefoot 使用合理的索引和路网结构，在Goh[2] 的实时地图匹配算法的基础上扩展了概率模型，实现了针对轨迹点实时地图匹配的毫秒级响应。经测试，针对单个轨迹点的地图匹配，Barefoot的计算耗时在50~200ms之间(详见图5)。
图5 计算时间
针对当前民用GPS的普遍采样频率低的现实情况，它也可以做到地图匹配结果的实时返回。但是，barefoot的实现方式也使它具有一定的局限性。
Barefoot 采用固定数量的socket连接方式提供服务。因此，当连接的客户端超出一定数量时，服务端的响应速度会受到影响；同时Barefoot没有开放Kafka、Storm等实时平台的接入方式，这使得其使用方式并不灵活。在地图匹配计算方面，由于受到轨迹数据信息量不足的限制，在计算转移概率时，对路径cost的计算不是以轨迹点速度为参数，而是采用固定参数进行模拟计算。导致在一些情况下可能会对计算结果产生影响。除此以外，目前barefoot只支持OSM路网数据，不支持更加灵活的路网模型，且每次启动都将路网数据导入JVM中，这种方式限制了其扩展性和迁移性。诸如此类问题，都是在实现或者应用时可以改进的方向。例如，可以通过redis等分布式缓存技术优化路网构建的方法，使其更加适用于分布式场景；还可以针对特定路网数据的信息量对概率计算公式进行改进，通过这些方式使其更适用于特定的业务场景。
目前，JUST时空数据平台[3]吸收了Barefoot优秀的设计思路，针对Barefoot的不足，正在实现一套集实时数据接入、实时地图匹配、实时地图展示等高可扩展的完整解决方案。
参考文献
[1] https://github.com/bmwcarit/barefoot
[2] C.Y. Goh, J. Dauwels, N. Mitrovic, M.T. Asif, A. Oran, and P. Jaillet. Online map-matching based on Hidden Markov model for real-time traffic sensing applications. In International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, 2012.
[3] https://just.urban-computing.cn/
相关问答