马尔科夫的语音识别功能

资 源 简 介

马尔科夫的语音识别功能

详 情 说 明

马尔科夫模型在语音识别领域的应用是其最成功的实践之一。基于马尔科夫假设的语音识别系统通过概率统计方法处理声学信号，主要分为连续语音识别和孤立词识别两种模式。

这种语音识别系统的核心是隐马尔科夫模型(HMM)。HMM将语音信号建模为状态序列，每个状态对应一个发音单元。系统通过训练获得状态转移概率和输出概率分布，识别时通过维特比算法找到最可能的状态序列。

连续语音识别处理自然的连贯语音，需要解决词边界检测问题。系统通过语言模型和声学模型的联合解码来实现。而孤立词识别针对独立的词汇单位，计算复杂度相对较低，适合特定场景的指令识别。

现代语音识别系统通常将HMM与深度学习结合，使用深度神经网络来更准确地建模声学特征。但马尔科夫模型提供的概率框架仍然是系统的重要组成部分。