我对HMM很新，所以如果我的任何问题听起来很幼稚，请原谅。我正在尝试训练三种HMM模型进行分类。这些模型将是幸福，愤怒和恐惧等情绪。我知道我需要为每种情绪都有一个HMM，但我不明白如何确定隐藏状态将是什么。我的每个样本都将包含视频和音频数据，其中一些演员表现出情感，因此似乎没有任何明显的隐藏状态。有没有办法可以使用我的所有样本（观察数据）获得快乐并自动确定隐藏状态的数量？我不需要知道隐藏状态的标签，我只需要能够将新样本分类为其中一种情绪。
谢谢你的帮助。
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如果您想将每种情感建模为HMM，那么音频和视觉特征的变化（我不确定您将使用哪些特征）可能会被底层马尔可夫链的变化捕获。例如，言语的速度肯定会在悲伤和恐惧之间有所不同。如果您知道状态条件密度是多少（再次假设您的特征），那么您可以使用AIC或BIC等方法来确定状态数（参见Walter and Zucchini）。
答案 1 :(得分：0)
在HMM中，隐藏状态是您想要自动识别的状态。所以，如果你试图找出演员所表现出的情感（我不完全确定你的问题，但那听起来像是什么），隐藏的状态将是演员的角色。情绪和这些状态的可见输出将是视频和音频数据。