SOLUTION TO EVALUATION PROBLEM OF HIDDEN SEMI-MARKOV QP-MODELS
Abstract
A hidden semi-Markov QP-model is considered; and the way it could be embedded in a general hidden semi-Markov model is shown. The estimation problem (the first of three classical theory problems of the hidden Markov models and hidden semi-Markov models) is solved for the hidden semi-Markov QP-model. The solution is based on Shun-Zheng Yu forward algorithm for a general hidden semi-Markov model. This approach differs from the traditional one and employs posterior probabilities. The estimation problem solution of the hidden semi-Markov QP-model is an important step in solving the following more specific problem. That is the selection problem based on the recorded in the data channel model error sequence from the base of hidden semi-Markov QP-models that generates the closest to the channel sequence error streams. The fitting problem solution will make it possible to evaluate the correcting capability of the noise-free codec towards errors of various types, and to select the optimal codec for a particular communication channel on the basis of the computer simulation experiments.
References
1. Деундяк, В. М. Методы оценки применимости помехоустойчивого кодирования в каналах связи / В. М. Деундяк, Н. С. Могилевская — Ростов-на-Дону : Дон. гос. техн. ун-т, 2007. — 85 с.
2. Информационная система «Канал»: свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ / Н. С. Могилевская, К. А. Чугунный. — № 2008614602; дата регистрации 24.09.2008 г.
3. Деундяк, В. М. Имитационная модель цифрового канала передачи данных и алгебраические методы помехоустойчивого кодирования / В. М. Деундяк, Н. С. Могилевская // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2001. — Т. 1, № 1(7) . — С. 90–95.
4. Деундяк, В. М. Обобщенная марковская модель источника ошибок q-ичного цифрового канала нескольких физических состояний / В. М. Деундяк, М. А. Жданова // Математика и ее приложения. — 2010. — Вып. 1 (7). — С. 34–40.
5. Деундяк, В. М. О применении скрытых марковских моделей в моделировании источников ошибок / В. М. Деундяк, М. А. Жданова // Обозрение прикладной и промышленной математики. — 2011. — Вып. 3. — С. 488.
6. Могилевская, Н. С. Об экспериментальном исследовании характеристик модифицированных помехоустойчивых блочных двоичных кодов / Н. С. Могилевская, К. С. Сухоставская // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2007. — Т. 7, № 3. — С. 276–282.
7. Yu, Shun-Zheng. Hidden semi-Markov models / Shun-Zheng Yu // Artificial Intelligence. — 2010. — V. 174, n. 2. — P. 215–243.
8. Рабинер, Л. Р. Скрытые марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи / Л. Р. Рабинер // ТИИЭР. — 1989. — т. 77. № 2. — С. 86–120.
9. Levinson, S. E. Continuously variable duration hidden Markov models for automatic speech recog-nition / S. E. Levinson // Computer Speech and Language. — 1986. — 1 (1). — P. 29–45.
10. Ostendorf, M. From HMM’s to segment models: A unified view of stochastic modeling for speech recognition / M. Ostendorf, V. V. Digalakis, O. A. Kimball // IEEE Transactions on Speech and Audio Processing. — 1996. — 4 (5). — P. 360–378.
11. Murphy K. P. Hidden semi-Markov models (HSMMs) / K. P. Murphy. — Режим доступа: http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Papers/segment.pdf (дата обращения: 27.06.2014).
12. Деундяк, В. М. О математическом моделировании источника ошибок канала нескольких со-стояний / В. М. Деундяк, Н. С. Могилевская // Вестник Рост. гос. ун-та путей сообщ. — 2007. — № 1. — С.41–45.
Review
For citations:
Deundyak V.M., Zhdanova M.A. SOLUTION TO EVALUATION PROBLEM OF HIDDEN SEMI-MARKOV QP-MODELS. Vestnik of Don State Technical University. 2014;14(4):5-16. (In Russ.) https://doi.org/10.12737/6814
Views:
602
Email this article 