語音識別實踐——第6章總結：

1.DNN-HMM混合系統 [HMM對語音信號的序列特性進行建模，DNN對所有聚類後的狀態（聚類後的三音素狀態）的似然度進行建模。對時間上的不同點採用同樣的DNN] HMM描述語音信號的動態變化，DNN估計輸入特徵的觀測概率。在給定聲學觀察特徵的條件下，用DNN的每個輸出節點來估計連續密度HMM的某個狀態的後驗概率。 早期對上下文相關(音素狀態綁定)的後驗概率建模爲： 或 Xt是t時刻的聲學觀察值

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