You are a helpful assistant.
system
Trong lĩnh vực Xử lý giọng nói và ngôn ngữ, Mô hình Markov ẩn (HMM) thường được sử dụng cho các nhiệm vụ như nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, với vai trò quan trọng trong việc phân tích và hiểu các tín hiệu âm thanh. HMM là các mô hình thống kê trong đó hệ thống được mô hình hóa được giả định là quy trình Markov với các trạng thái ẩn. Trong nhận dạng giọng nói, các trạng thái ẩn có thể tương ứng với các từ cơ bản mà một người đang nói, trong khi dữ liệu có thể quan sát được có thể là tín hiệu âm thanh. Giả định chính được HMM đưa ra trong việc lập mô hình chuỗi quan sát là gì? Hãy xem xét các lựa chọn sau và phân tích lý do cho sự lựa chọn của bạn: A. Xác suất của một trạng thái cụ thể chỉ phụ thuộc vào trạng thái trước đó B. Xác suất của một trạng thái cụ thể phụ thuộc vào tất cả các trạng thái trước đó C. Xác suất của một trạng thái cụ thể phụ thuộc vào trạng thái tiếp theo D. Xác suất của một trạng thái cụ thể không phụ thuộc vào các trạng thái khác
user
Giả định chính được HMM đưa ra trong việc lập mô hình chuỗi quan sát là:

A. Xác suất của một trạng thái cụ thể chỉ phụ thuộc vào trạng thái trước đó.

Lý do cho sự lựa chọn này là vì HMM dựa trên mô hình Markov bậc nhất, trong đó giả định rằng trạng thái hiện tại chỉ phụ thuộc vào trạng thái ngay trước đó, chứ không phụ thuộc vào các trạng thái trước đó nữa. Điều này có nghĩa là quá trình chuyển đổi giữa các trạng thái là một chuỗi Markov bậc nhất. Các lựa chọn khác không phù hợp với định nghĩa và giả định cơ bản của HMM.
assistant