方法一：
馬爾科夫鏈參考原始碼：
在機器學習演算法中，馬爾可夫鏈(markov chain)是個很重要的概念。馬爾可夫鏈（markov chain），又稱離散時間馬爾可夫鏈（discrete-time markov chain），為狀態空間中經過從乙個狀態到另乙個狀態的轉換的隨機過程。該過程要求具備「無記憶」的性質：某一時刻狀態轉移的概率只依賴於它的前乙個狀態。這種特定型別的「無記憶性」稱作馬爾可夫性質。
在馬爾可夫鏈的每一步，系統根據概率分布，可以從乙個狀態變到另乙個狀態，也可以保持當前狀態。狀態的改變叫做轉移，與不同的狀態改變相關的概率叫做轉移概率。
方法二：
方法三：
nostril:
常用有話幀檢測技術（VAD）
前言 總結一下基本的有話幀檢測 voice activity detection,vad 技術，基於神經網路的待後面梳理完神經網路的理論後再作整理。一 雙門限 這是一種boosting的思路，即 兩個弱分類器可以組合更強的分類器，依次類推，三 四門限其實都可。每一種門限對應一種判決準則。基本的雙門限...
常用有話幀檢測技術（VAD）
前言 總結一下基本的有話幀檢測 voice activity detection,vad 技術，基於神經網路的待後面梳理完神經網路的理論後再作整理。一 雙門限 這是一種boosting的思路，即 兩個弱分類器可以組合更強的分類器，依次類推，三 四門限其實都可。每一種門限對應一種判決準則。基本的雙門限...
常用有話幀檢測技術（VAD）
前言 總結一下基本的有話幀檢測 voice activity detection,vad 技術，基於神經網路的待後面梳理完神經網路的理論後再作整理。一 雙門限 這是一種boosting的思路，即 兩個弱分類器可以組合更強的分類器，依次類推，三 四門限其實都可。每一種門限對應一種判決準則。基本的雙門限...