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滦南县，河北省财政直管县 [1]  ，隶属河北省唐山市，位于河北省东北部，南临渤海，背靠京津，县域面积1482.6平方千米。 [2]  滦南县属暖温带半湿润季风型大陆性气候区， [3]  辖16个镇、1个街道 [4]  县政府驻友谊路街道。 [5]  截至2017年末，滦南县户籍总人口571357人。 [3] 

唐开元二十八年（740年），设马城县，1963年，恢复滦南县建置。 [2]  县境内唐港高速公路、沿海高速公路横亘东西，迁曹铁路、坨港铁路、滦海公路、迁曹公路、水曹铁路、迁曹髙速纵贯南北。 [3]  县境内有北河公园、潘家戴庄惨案纪念馆等旅游景点。 [6-7] 

2017年12月13日，滦南县获评第一届河北省文明县城。 [8]  2019年2月2日，被文化和旅游部命名为2018-2020年度“中国民间文化艺术之乡”。 [9]  2020年7月，全国爱卫会确认滦南县为2019年国家卫生县城。 [10] 

2018年，滦南县地区生产总值370亿元，比上年增长7%；固定资产投资201.6亿元，同比增长12.5%；公共财政预算收入12.66亿元，同比增长15%。

(8) 滤波器组特征图像如下所示。

(9) 终端将输出如下的结果。

创建隐马尔科夫模型

接下来可以讨论语音识别了，本例将用到隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models，HMMs）来做语音识别。隐马尔科夫模型非常擅长建立时间序列数据模型。因为一个音频信号同时也是一个时间序列信号，因此隐马尔科夫模型也同样适用于音频信号的处理。假定输出是通过隐藏状态生成的，我们的目标是找到这些隐藏状态，以便对信号建模。你可以在https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/rg/slides/hmm.pdf查看更多关于隐马尔科夫模型的介绍。进行接下来的学习之前，请确保你已经安装了hmmlearn包，安装说明可查看http://hmmlearn.readthedocs.org/en/latest。

(1) 创建一个Python文件，定义一个类来创建隐马尔科夫模型：

# 创建类处理HMM相关过程class HMMTrainer(object):复制代码

(2) 初始化该类。下面将用到高斯隐马尔科夫模型（Gaussian HMMs）来对数据建模。参数n_components定义了隐藏状态的个数，参数cov_type定义了转移矩阵的协方差类型，参数n_iter定义了训练的迭代次数：

def __init__(self, model_name='GaussianHMM', n_components=4, cov_type='diag', n_iter=1000):复制代码

这些参数的选定取决于你的需求。只有正确地理解这些参数的含义，才能灵活地进行运用。

(3) 初始化变量：

self.model_name = model_nameself.n_components = n_componentsself.cov_type = cov_typeself.n_iter = n_iterself.models = []复制代码

(4) 用以下参数定义模型：

if self.model_name == 'GaussianHMM':
    self.model = hmm.GaussianHMM(n_components=self.n_components,
            covariance_type=self.cov_type, n_iter=self.n_iter)else:
    raise TypeError('Invalid model type')

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