本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。##GMM是什么？怎样用GMM求某一音素（phoneme）的概率？##GMM+HMM大法解决语音识别。
2014-12-15 11:25
为了实现基于HMM的驾驶行为预测，该过程必须分为两部分：第一部分是模型的训练，第二部分是估计最可能的隐藏状态序列。为了训练HMM，Baum - Welch算法（也称为期望最大化）将被用来估计最大似然
2018-10-12 14:53
2．3 声学建模方法 常用的声学建模方法包含以下三种：基于模式匹配的动态时间规整法（DTW）；隐马尔可夫模型法（HMM）；基于人工神经网络识别法（ANN）等。
2021-03-19 09:06
本汉语语音识别系统是一个非特定人的、孤立音语音识别系统。其中孤立音至少包括汉语的400多个调音节（不考虑声调）以及一些常用的词组。##测度估计技术可以采用动态时间弯折DTW、隐马尔可夫模型HMM或
2014-12-16 13:44
回忆一下HMM的基本模型（例如以下图所看到的）。当中涂有阴影的圆圈（yt-2, yt-1, yt）相当于是观測变量，空白圆圈（xt-2, xt-1, xt）相当于是隐变量。
2023-03-13 10:25
，DTW），隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和人工神经元网络（Artificial Neural Networks，ANN）。
2018-04-20 14:55
当然，我们知道，就这一问题而言，如果我们应用完整的前向-后向算法，并且同样做出最大化边际概率的预测，能得到稍好的结果。改进的经典过程得到的精确度为63.3。如我们所料，这比上面两种在线模型的表现要好。另一方面，在取自HMM的样本上训练一个双向循环网络同样得到63.3的精确度。
2018-08-23 09:06
电话录音系统广泛应用于电力通信中，它在调度语音下达的过程中起着重要的作用。然而传统的录音系统存在占地面积过大、查询录音信息不方便等问题，鉴于此，运用深度神经网络-隐马尔可夫模型（DNN-HMM模型
2023-06-26 14:10
