关于HMM（隐马尔可夫模型）的详尽资料及语音识别简介
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简介：
本资料深入探讨了HMM原理及其在复杂模式识别任务中的应用，并特别关注其于语音识别领域的具体实现与优化。
HMM（隐马尔科夫模型）是一种统计模型，在语音识别等领域有广泛应用。该模型通过隐藏的马尔可夫链来描述系统的状态序列，并利用观察到的数据进行概率推断，从而实现对系统行为的有效预测与分析。在语音识别中，HMM被用来捕捉声音信号中的模式和结构，进而将连续的声音流转换为文本形式的文字信息。
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