语音识别htk代码学习手册范本

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1、完美WORD格式HMM的理论基础一、HMM定义1.      N：模型中状态的数目，记t时刻Markov链所处的状态为2.      M：每个状态对应的可能的观察数目，记t时刻观察到的观察值为3.      ：初始状态概率矢量，，，4.      A：状态转移概率矩阵，，，5.      B：观察值概率矩阵（适用于离散HMM），，，；对于连续分布的HMM，记t时刻的观察值概率为一个离散型的HMM模型可以简约的记为。二、关于语音识别的HMM的三个基本问题1.已知观察序列和模型参数，如何有效的计算。a.直接计算  

2、            2-1整理分享完美WORD格式当N=5，T=100时大概需进行次乘法!b.前向算法定义t时刻的前向变量（forwardvariable），可以通过迭代的方法来计算各个时刻的前向变量：1）初始化（Initialization）当t=1时    2-22）递归（Induction）当时   即：               2-33）终结（Termination）                    2-4乘法次数大约为：N2T整理分享完美WORD格式c.后向算法定义t时刻的后向变量（ba

3、ckwardvariable），可以通过迭代的方法来计算各个时刻的后向变量：1）   初始化（Initialization）当t=T时，                      2-52）   递归（Induction）当时     即：，          2-63）   终结（Termination）                  2-7             乘法计算次数约为：N2T2.已知观察序列和模型参数，在最佳意义上确定一个状态序列。定义一个后验概率变量（posterioriprobabil

4、ityvariable）整理分享完美WORD格式          2-7      则最优序列可以通过，          2-7求得。不过，这样求得的最优序列有些问题。如果，那么这个最优序列本身就不存在。这里讨论的最佳意义上的最优序列，是使最大化时的确定的状态序列。即，使最大化时确定的状态序列。      定义为t时刻沿一条路径，且，输出观察序列的最大概率，即：2-8      下面介绍迭代计算的Viterbi算法：1）   初始化（Initialization），回溯变量：，2）   递归（Inducti

5、on）即：                2-8                  2-9整理分享完美WORD格式3）   终结（Termination）                  2-10                   2-114）   回溯状态序列，           2-123.已知观察序列和模型参数，如何调整模型参数使最大。定义3.1给定训练序列和模型，时刻Markov链处在状态和时刻处在状态的概率定义如下      3-1定义3.2给定训练序列和模型，时刻Markov链处在状态的概率定

6、义如下               3-2定义3.3给定训练序列和模型，从状态转移出去的概率为定义3.4给定训练序列和模型，从状态转移到状态的概率为利用Baum-Welch重估算法可以得到使局部最大时的参数更新公式。1. Baum-Welch重估公式的理论基础引理3.1设，，为正实数，，，为非负实数，那么，由对数函数的凹特性，有如下结论整理分享完美WORD格式        3-3定义辅助函数如下          3-4其中，为更新前模型参数，为更新后模型参数，为训练序列，为可能的状态序列。利用和引理3.1易

7、得            3-5式3-5构成了重估公式得理论基础，对辅助函数，只要能够找到，使，从而，这样，更新后的模型在拟和训练序列方面就比更新前的模型要好，使最大而得到的的参数更新公式就称之为Baum-Welch重估公式。引理3.2，，在的约束条件下，函数的唯一最大值点为。证明如下 求最大值整理分享完美WORD格式令   得： ，同理可证：利用凹函数特性可知此最大值唯一。2.       离散HMM模型的重估公式HTK内存管理一、    HTK内存管理概述C语言编程中，遇到的关于内存分配和释放的问题主要有如

8、下两个方面。第一是指针维护问题。试想，你写的一个程序执行了一系列内存空间分配（通常是由malloc函数完成）操作，为了能够在以后适当的时候（通常是你不再需要那些内存时）可以将分配的内存空间释放（通常是由free函数完成），你必须小心谨慎的维护好这些指向分配的内存空间的指针。有经验的程序员大概都会有这样的感受，维护这些指针并非易事！特别是当程序比较复杂时，尤为如此。如果你一不小心（其实这