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语音识别HTK代码学习手册
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
2-1
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
2-2
2)递归(Induction)
当时
即:2-3
3)终结(Termination)
2-4
2
乘法次数大约为:NT
c.后向算法
定义t时刻的后向变量(backwardvariable)
,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
,2-5
2)递归(Induction)
当时
即:,2-6
3)终结(Termination)
2-7
2
乘法计算次数约为:NT
2.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(posterioriprobabilityvariable)
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