离散的HMM模型，语音训练用途

前言 马尔可夫模型(HMM)是表达常用的数学模型,相关概念在随机过程中能学到。在语音识别(ASR)中,是基础且重要的模型之一。本篇文章主要介绍: HMM 概念 前向和后向算法 维特比算法 隐马尔可夫模

隐马尔可夫模型广泛应用于语音处理,我们对其在说话人识别中的效果进行了实验,并将贝叶斯网络也应用于说话人识别领域,对两者的效果进行了比较。在特征提取阶段我们采用了多种特征进行比较,并在矢量量化过程中应用

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基于HMM的连续小词量语音识别系统的研究,摘要:为了提高语音识别效率及对环境的依赖性,文章对语音识别算法部分和硬件部分做了分析与改进,采用ARMS3C2410微处理器作为主控制模块,采用UDA1314

国立清华大学硕士论文，对语音处理很有参考价值，你会喜欢的

DeepSpeech剧本 使用DeepSpeech训练语音识别模型的速成班。 快速链接 从这里开始。 本部分将设定您对DeepSpeech手册可以实现的目标的期望,以及开始训练自己的语音识别模型所需的

HMM自学+HMM隐马尔科夫模型的学习资料里面有实例介绍

HMM模型，又叫隐马尔可夫模型，是一种基于状态转移的概率模型，广泛应用于语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域。本文将详细介绍HMM模型的基本原理、模型构建方法以及应用场景，帮助读者更好地理解和应用