基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型的声学模型用（ ）来描述状态之间的转移概率并描述出现概率。
举一反三
- 中国大学MOOC: 基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型的声学模型用（ ）来描述状态之间的转移概率并描述出现概率。
- 基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型的声学模型用（ ）来描述状态之间的转移概率并描述出现概率。 A: 高斯混合模型 B: 隐马尔科夫模型 C: 神经网络 D: 贝叶斯模型
- 基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型的声学模型用（ ）来描述状态之间的转移概率，用（ ）来描述出现概率。 A: 隐马尔科夫模型 B: 高斯混合模型 C: K近邻分类算法 D: 层次聚类算法
- 隐马尔科夫模型的模型参数包括序列长度、转移概率、初始概率和发射概率（）
- 求解概率规划问题时，马尔科夫决策模型利用状态转移（及状态转移概率）来描述系统的动态特性（和不确定性）。