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1，Viterbi譯碼的基本解釋
2，Viterbi譯碼的算法
3，誰能通俗的講解下viterbi算法嗎
4，用matlab viterbi算法怎么求傳輸
5，Python實(shí)現(xiàn)viterbi算法原理流程是什么樣的
6，語音識別的搜索

1，Viterbi譯碼的基本解釋

我們選擇似然概率( m P RC)的對數(shù)作為似然函數(shù)。容易看出，硬判決的最大似然譯碼實(shí)際上是尋找與接收序列Hamming距離最小的編碼序列。對于網(wǎng)格圖描述Viterbi 算法，整個Viterbi 譯碼算法可以簡單概括為“相加－比較－保留”，譯碼器運(yùn)行是前向的、無反饋的，實(shí)現(xiàn)過程并不復(fù)雜。

Viterbi譯碼的基本解釋

2，Viterbi譯碼的算法

軟判決算法與硬判決算法相比，軟判決譯碼算法的路徑度量采用“軟距離”而不是漢明距離。最常采用的是歐幾里德距離，也就是接收波形與可能的發(fā)送波形之間的幾何距離。在采用軟距離的情況下，路徑度量的值是模擬量，需要經(jīng)過一些處理以便于相加和比較。因此，使計(jì)算復(fù)雜度有所提高。除了路徑度量以外，軟判決算法與硬判決算法在結(jié)構(gòu)和過程上完全相同。一般而言，由于硬判決譯碼的判決過程損失了信道信息，軟判決譯碼比硬判決譯碼性能上要好約2 dB 。不管采用軟判決還是硬判決，由于Viterbi 算法是基于序列的譯碼，其譯碼錯誤往往具有突發(fā)性

Viterbi譯碼的算法

3，誰能通俗的講解下viterbi算法嗎

Viterbi 算法是一種動態(tài)規(guī)劃算法，一般用于序列的譯碼。簡單地說，序列中每一個點(diǎn)有一個狀態(tài)，Viterbi 算法的目的是要找到每一個點(diǎn)的狀態(tài)，使得這個序列的譯碼結(jié)果全局較優(yōu)。一般的路徑規(guī)劃算法的搜索空間大，Viterbi 算法對狀態(tài)轉(zhuǎn)移進(jìn)行了限制，大大減少了搜索空間，解碼速度是 O(n^2) 的。通過后向鏈接，Viterbi 的解碼結(jié)果可以以序列方式呈現(xiàn)。

viterbi 算法是一種動態(tài)規(guī)劃算法，一般用于序列的譯碼。簡單地說，序列中每一個點(diǎn)有一個狀態(tài)，viterbi 算法的目的是要找到每一個點(diǎn)的狀態(tài)，使得這個序列的譯碼結(jié)果全局較優(yōu)。一般的路徑規(guī)劃算法的搜索空間大

誰能通俗的講解下viterbi算法嗎

4，用matlab viterbi算法怎么求傳輸

[mlse_Eq.zip] - 含有已知信道下BPSK,QPSK,8PSK,16QAM的mlse均衡，MMSE（頻域）均衡SER,BER性能的對比。 [wanzhengchengxu.rar] - 信號在信道進(jìn)行傳輸時，經(jīng)常會出現(xiàn)串?dāng)_，采用基于最大似然序列估計(jì)（mlse）的電子色散均衡器的方法，克服光纖通信中的由各種色散引起的碼間干擾。研究基于最大似然序列估計(jì)（MLSE）的均衡器，采用維特比算法實(shí)現(xiàn)，用matlab仿真出采用MLSE后的性能指標(biāo)（眼圖和誤碼率）的提升。 [TCMchengxu.rar] - matlab實(shí)現(xiàn)8PSK TCM網(wǎng)格編碼調(diào)制，包含維特比譯碼和與未編碼的QPSK誤碼性能比較 [OFDM_code.rar] - 本代碼是關(guān)于OFDM通信系統(tǒng)的仿真源程序，其中信道編碼，QPSK調(diào)制，QPSK解調(diào)，F(xiàn)FT，IFFT，viterbi編譯碼，誤比特統(tǒng)計(jì)，濾波等模塊。

按運(yùn)行快捷鍵f5即可實(shí)現(xiàn)仿真圖。 matlab是美國mathworks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件，用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算的高級技術(shù)計(jì)算語言和交互式環(huán)境，主要包括matlab和simulink兩大部分。 matlab是matrix&laboratory兩個詞的組合.

5，Python實(shí)現(xiàn)viterbi算法原理流程是什么樣的

維特比算法說白了就是動態(tài)規(guī)劃實(shí)現(xiàn)最短路徑，只要知道“動態(tài)規(guī)劃可以降低復(fù)雜度”這一點(diǎn)就能輕松理解維特比算法維特比算法是一個特殊但應(yīng)用最廣的動態(tài)規(guī)劃算法，利用動態(tài)規(guī)劃，可以解決任何一個圖中的最短路徑問題。而維特比算法是針對一個特殊的圖——籬笆網(wǎng)絡(luò)的有向圖（Lattice )的最短路徑問題而提出的。它之所以重要，是因?yàn)榉彩鞘褂秒[含馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)描述的問題都可以用它來解碼，包括今天的數(shù)字通信、語音識別、機(jī)器翻譯、拼音轉(zhuǎn)漢字、分詞等?！稊?shù)學(xué)之美》 ps 多處摘錄此書，不再贅述?；h笆網(wǎng)絡(luò)有向圖的特點(diǎn)是同一列節(jié)點(diǎn)有多個，并且和上一列節(jié)點(diǎn)交錯地連接起來。同一列節(jié)點(diǎn)代表同一個時間點(diǎn)上不同的狀態(tài)的并列，大概因?yàn)檫@種一列一列整齊的節(jié)點(diǎn)和交錯的邊很像籬笆而得名。假設(shè)上圖每一列分別有n1……nn個節(jié)點(diǎn)，如果不使用動態(tài)的話，那么計(jì)算復(fù)雜度就是O(n1*n2……nn)。而維特比算法的精髓就是，既然知道到第i列所有節(jié)點(diǎn)Xi這是一句大白話，所謂中文偽碼。分析一下復(fù)雜度，假設(shè)整個籬笆有向圖中每一列節(jié)點(diǎn)最多有D個（也就是圖的寬度為D），并且圖一共有N列，那么，每次計(jì)算至多計(jì)算D*D次（從i列的D個節(jié)點(diǎn)中挑一個計(jì)算到i+1列D個節(jié)點(diǎn)的距離）。至多計(jì)算N次。那么復(fù)雜度驟減為O（ND2），遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于窮舉O（DN）。

viterbi 算法是一種動態(tài)規(guī)劃算法，一般用于序列的譯碼。簡單地說，序列中每一個點(diǎn)有一個狀態(tài)，viterbi 算法的目的是要找到每一個點(diǎn)的狀態(tài)，使得這個序列的譯碼結(jié)果全局較優(yōu)。一般的路徑規(guī)劃算法的搜索空間大，viterbi 算法對狀態(tài)轉(zhuǎn)移進(jìn)行了限制...

6，語音識別的搜索

連續(xù)語音識別中的搜索，就是尋找一個詞模型序列以描述輸入語音信號，從而得到詞解碼序列。搜索所依據(jù)的是對公式中的聲學(xué)模型打分和語言模型打分。在實(shí)際使用中，往往要依據(jù)經(jīng)驗(yàn)給語言模型加上一個高權(quán)重，并設(shè)置一個長詞懲罰分?jǐn)?shù)。Viterbi：基于動態(tài)規(guī)劃的Viterbi算法在每個時間點(diǎn)上的各個狀態(tài)，計(jì)算解碼狀態(tài)序列對觀察序列的后驗(yàn)概率，保留概率最大的路徑，并在每個節(jié)點(diǎn)記錄下相應(yīng)的狀態(tài)信息以便最后反向獲取詞解碼序列。Viterbi算法在不喪失最優(yōu)解的條件下，同時解決了連續(xù)語音識別中HMM模型狀態(tài)序列與聲學(xué)觀察序列的非線性時間對準(zhǔn)、詞邊界檢測和詞的識別，從而使這一算法成為語音識別搜索的基本策略。由于語音識別對當(dāng)前時間點(diǎn)之后的情況無法預(yù)測，基于目標(biāo)函數(shù)的啟發(fā)式剪枝難以應(yīng)用。由于Viterbi算法的時齊特性，同一時刻的各條路徑對應(yīng)于同樣的觀察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一時刻只保留概率最大的前若干條路徑，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。這一時齊Viterbi- Beam算法是當(dāng)前語音識別搜索中最有效的算法。N-best搜索和多遍搜索：為在搜索中利用各種知識源，通常要進(jìn)行多遍搜索，第一遍使用代價低的知識源，產(chǎn)生一個候選列表或詞候選網(wǎng)格，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行使用代價高的知識源的第二遍搜索得到最佳路徑。此前介紹的知識源有聲學(xué)模型、語言模型和音標(biāo)詞典，這些可以用于第一遍搜索。為實(shí)現(xiàn)更高級的語音識別或口語理解，往往要利用一些代價更高的知識源，如4階或5階的N-Gram、4階或更高的上下文相關(guān)模型、詞間相關(guān)模型、分段模型或語法分析，進(jìn)行重新打分。最新的實(shí)時大詞表連續(xù)語音識別系統(tǒng)許多都使用這種多遍搜索策略。N-best搜索產(chǎn)生一個候選列表，在每個節(jié)點(diǎn)要保留N條最好的路徑，會使計(jì)算復(fù)雜度增加到N倍。簡化的做法是只保留每個節(jié)點(diǎn)的若干詞候選，但可能丟失次優(yōu)候選。一個折衷辦法是只考慮兩個詞長的路徑，保留k條。詞候選網(wǎng)格以一種更緊湊的方式給出多候選，對N-best搜索算法作相應(yīng)改動后可以得到生成候選網(wǎng)格的算法。前向后向搜索算法是一個應(yīng)用多遍搜索的例子。當(dāng)應(yīng)用簡單知識源進(jìn)行了前向的Viterbi搜索后，搜索過程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算中，因而可以使用啟發(fā)式的A算法進(jìn)行后向搜索，經(jīng)濟(jì)地搜索出N條候選。

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