語(yǔ)音識(shí)別htk代碼學(xué)習(xí)手冊(cè)

1、HMM的理論基礎(chǔ)的理論基礎(chǔ)一、一、HMM定義定義1.N：模型中狀態(tài)的數(shù)目，記：模型中狀態(tài)的數(shù)目，記t時(shí)刻時(shí)刻Markov鏈所處的狀態(tài)為鏈所處的狀態(tài)為2.M：每個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的可能的觀察數(shù)目，記：每個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的可能的觀察數(shù)目，記t時(shí)刻觀察到的觀察值為時(shí)刻觀察到的觀察值為3.：初始狀態(tài)概率矢量，：初始狀態(tài)概率矢量，，，4.A：狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，：狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，，，5.B：觀察值概率矩陣（適用于離散：觀察值概率矩陣（適用于離散HMM），），，

2、，；對(duì)于連續(xù)分布的；對(duì)于連續(xù)分布的HMM，記，記t時(shí)刻的觀時(shí)刻的觀察值概率為察值概率為一個(gè)離散型的一個(gè)離散型的HMM模型可以簡(jiǎn)約的記為模型可以簡(jiǎn)約的記為。二、關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的二、關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的HMM的三個(gè)基本問(wèn)題的三個(gè)基本問(wèn)題1.已知觀察序列已知觀察序列和模型參數(shù)和模型參數(shù)，如何有效的計(jì)，如何有效的計(jì)算。a.直接計(jì)算直接計(jì)算21c.后向算法后向算法定義定義t時(shí)刻的后向變量（時(shí)刻的后向變量（backwardvariable），可以通過(guò)迭代的

3、方法來(lái)計(jì)算各個(gè)時(shí)刻的后向，可以通過(guò)迭代的方法來(lái)計(jì)算各個(gè)時(shí)刻的后向變量：變量：1）初始化（初始化（Initialization）當(dāng)t=T時(shí)，252）遞歸（遞歸（Induction）當(dāng)時(shí)即：即：，263）終結(jié)（終結(jié)（Termination）27乘法計(jì)算次數(shù)約為：乘法計(jì)算次數(shù)約為：N2T2.已知觀察序列已知觀察序列和模型參數(shù)和模型參數(shù)，在最佳意義上，在最佳意義上確定一個(gè)狀態(tài)序列確定一個(gè)狀態(tài)序列。定義一個(gè)后驗(yàn)概率變量（定義一個(gè)后驗(yàn)概率變量（po