HTK中文版最新教程详解。
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
1.1 阐述隐马尔可夫模型（HMM）的基本理论，为后续内容奠定坚实的基础。
1.2 深入探讨孤立词识别技术，详细说明其原理和应用。
1.3 对输出概率的概念进行详尽的解释，确保理解其在识别过程中的作用。
1.4 详细说明 Baum-Welch 重新估计算法，阐明其在模型训练中的重要性。
1.5 解释识别和 Viterbi 解码算法，并阐述它们在语音识别系统中的具体功能。
1.6 系统地介绍连续语音识别技术，涵盖其核心概念和发展趋势。
1.7 讨论说话者适应机制，分析其对提高识别准确性的影响。
2.1 提供 HTK 工具包的软件架构概述，清晰地展现其整体结构。
2.2 详细描述 HTK 工具包的一般属性，包括其特性、优势和适用范围。
2.3 全面梳理工具包的各个组成部分：数据准备工具、训练工具、识别工具以及分析工具。
2.4 概述版本 3.4 中的更新内容，包括版本 3.3、3.2、3.1 和 2.2 中的改进以及版本 2.1 中引入的新特性。
2.5 总结版本更新的主要内容和带来的功能提升。
3.1 详细描述数据准备过程的各个步骤，包括任务语法的设置、字典的构建、语音数据的录制以及脚本文件的创建等环节。
3.2 阐述语音数据编码的具体方法，确保数据的有效性和兼容性。
3.3 逐步介绍创建单元音 HMM 的步骤：创建 Flat start 单元音、确定 Silence 模型以及重新对齐训练数据等关键操作。
3.4 详细说明如何创建 Tied-Stated 三元音的过程：从单元音创建三元音以及创建 Tied-Stated 三元音的具体步骤。
3.5 介绍识别器的评估方法，例如使用识别测试数据进行评估等流程细节。
3.6 深入探讨 HMM 自适应机制及其应用场景, 包括准备自适应数据和生成 Transforms (转移矩阵) 的过程 。
3.7 阐述 Semi-Stated 和 HLDA Transform 的概念及应用价值 。
全部评论 (0)
