语音识别 - 一种 HMM 方法答案

【问题标题】：Speech Recognition - An HMM approach语音识别 - 一种 HMM 方法
【发布时间】：2012-09-21 23:42:09
【问题描述】：

确实是理论。

我将要开发一种语音算法，并且必须以某种方式构建一个 HMM（隐马尔可夫模型）现在我得到了一个基本概念。它用于概率，这可以用于语音识别.好的，所以我从一个网站上找到了这句话：

“为词汇表中的每个单词构建一个 HMM，然后将音素字符串与每个 HMM 进行比较，以确定最可能匹配的模型。”

现在我有点明白了，但是，我不明白的是.. 要实现 HMM，我是否需要获取词汇表中的每个单词（即在英语词典中）以及它的频率，然后取电话的频率？ HMM 会为电话找到最准确的词吗？

希望有人能解答，

谢谢:)

【问题讨论】：

标签： signals signal-processing speech-recognition hidden-markov-models

【解决方案1】：

忽略 Daphne Koller 在 coursera 上的 PGM 课程，它并不能真正解决您的问题。有一篇非常好的论文对 HMM 进行了全面介绍，并解释了如何处理语音识别问题。这篇论文被 Lawrence R. Rabiner 称为“A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition”。

【讨论】：

【解决方案2】：

我建议您在 Coursera.org @https://www.coursera.org/course/pgm 上查看 Daphne Koller 博士的概率图形模型课程。

本课程涵盖隐马尔可夫模型和机器学习应用。

【讨论】：

不过这门课确实需要很多时间，而且没有花太多时间在 HMM 上。