[請益] 利用IMU資料使用HMM作gesture recognitio

[yamakazi (大安吳彥祖)]

HI 科技版的各位

小魯我只有在大學時修過數位語音辨識

研究所時有修過偵測與評估

MATLAB蠻熟 Python略懂

工作後主要在寫C 作Firmware BSP等等

現在的工作開始研究如何利用戴在手上的IMU(三軸ACC 三軸Gyro)

來作gesture recognition

目前在作一些前期的study

看到的一些相關論文都使用了HMM+GMM

也就是利用Hidden Markov Model建模後計算state 轉換機率

以及用Gaussian mixture model來作為觀察機率

對於關於frame怎麼切割 feature怎麼抓 前處理
Viterbi 怎麼用來回推最佳路徑  VQ向量量化 EM iteration等等
這些小魯我心裡大概有個底

唯一的問題是

要用什麼tool來train HMM和GMM

以前十年前修專題的時候是用HTK (HMM toolkit)
現在想說python發展比較蓬勃
應該有工具出來可以用了
上網查了老半天 發現工具雖然有 但討論和介紹卻不多
想問問看大家有推薦的工具或網站可以用嗎


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→ PUTOUCHANG: 你當這裡是學術版? 這裡是唬爛嗆聲版
→ yamakazi: 自問自答 我用的是anaconda套件管理 其中內建的spyder
→ yamakazi: 編輯器 在command window下輸入
→ yamakazi: pip install -U --user hmmlearn
→ yamakazi: 相關網站為
→ yamakazi: https://hmmlearn.readthedocs.io/en/latest/index.html
→ flysonics: 在做IoT喔?
→ flysonics: 喵了下source code, 這個covar matrix沒有做加速優化
→ flysonics: 最多就是學演算法 要port進產品速度會比一般慢喔
→ yamakazi: 感謝樓上神人 不過比起來 機率矩陣已經是比較容易寫進韌
→ yamakazi: 體的演算法了 不知道還有什麼建議可用的算法嗎??
→ yamakazi: 畢竟我就算是用python train完model以後 還是要把Model
→ yamakazi: 寫入韌體